基于yolov8+pyqt5实现的过马路玩手机打电话检测告警系统源码

时间: 2024-01-23 07:00:55 浏览: 311
过马路时玩手机或打电话是一种危险的行为,容易造成交通事故。针对这一问题,开发了基于yolov8和pyqt5的过马路玩手机打电话检测告警系统源码。 该系统利用yolov8算法进行实时目标检测,能够准确识别过马路的行人是否在玩手机或打电话。当系统检测到有行人在行走时同时使用手机或打电话时,会立刻发出警报并提醒行人停止这种危险行为。 在系统开发过程中,使用了pyqt5进行界面设计,使得用户可以通过图形界面方便地查看系统的运行情况。系统具备良好的用户交互体验,用户可以根据需要对系统进行设置和调整,以适应不同的环境和需求。 该系统源码的实现依托于yolov8和pyqt5等先进的技术,具有高效、准确的目标检测能力和友好的用户界面。这种过马路玩手机打电话检测告警系统源码的实现,有助于提高城市交通安全水平,减少交通事故发生的可能性,保护行人的安全。 总之,该系统源码的开发基于yolov8和pyqt5,实现了过马路玩手机打电话检测告警功能,可以为城市交通安全保驾护航。
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基于YOLOv8+pyqt5实现的过马路玩手机打电话检测告警系统源码(GUI界面+数据集+模型+评估曲线+部署说明) 检测斑马线、玩手机、打电话、行人、车辆、其他。简易的GUI界面,含有训练好的模型、评估指标曲线、数据集、详细部署操作文档,有问题可以私信留言。 以下内容为项目部署详细过程和说明 1、项目代码分为两部分 main_gui_code和ultralytics,其中main_gui_code代码包含GUI界面代码+训练好的模型+YOLOv8推理逻辑融合GUI的代码,也就是说这部分可以打开GUI界面,加载模型和图片、视频、视频流 进行测试。ultralytics则为YOLOv8源代码,可用来训练各种模型,当然也可以用来测试,输出结果,只不过不带GUI界面。故我们使用ultralytics来训练模型,然后拷贝模型到main_gui_code中, 进行GUI界面测试。 2、搭建环境 安装anaconda 和 pycharm windows系统、mac系统、Linux系统都适配 在anaconda中新建一个新的envs虚拟空间(可以参考博客来),命令窗口执行:conda create -n YOLOv8-GUI python==3.8 创建完YOLOv8-GUI虚拟空间后,命令窗口执行:source activate YOLOv8-GUI 激活虚拟空间 然后就在YOLOv8-GUI虚拟空间内安装requirements.txt中的所有安装包,命令窗口执行:pip install -r requirements.txt 使用清华源安装更快 3、打开GUI推理测试 当以上步骤顺利完成后,环境已经搭建完毕,下面我们尝试打开GUI界面进行测试 pycharm中打开整个项目,导入配置anaconda安装的YOLOv8-GUI虚拟环境(参考博客) 运行main_jiemian.py即可成功打开界面,模型文件放在main_gui_code/models/文件夹,后缀为.pt。可以存放多个模型,可通过界面来选择要使用的模型 点击选择模型按钮选择pt模型,然后点击选择路径按钮,选择待测图片或者视频,最后点击开始检测按钮,开始推理测试并显示画框及得分值 4、训练模型过程 进入到\ultralytics\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下,datasets即为我们准备好的数据集,训练其他模型同理。 data文件夹下的cross_line.yaml文件为数据集配置文件,博文有介绍https://blog.csdn.net/DeepLearning_?spm=1011.2415.3001.5343 train.py中208行,修改为的data = cfg.data or './cross_line.yaml' # or yolo.ClassificationDataset("mnist") 207行修改自己使用的预训练模型 若自己有显卡,修改211行,如我有四张显卡,即改成args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“) 以上配置完成后运行train.py开始训练模型,训练完毕后会在runs/detect/文件夹下生成train*文件夹,里面包含模型和评估指标等 5、无GUI推理测试 训练好模型,打开predict.py,修改87行,model = cfg.model or 'yolov8n.pt',把yolov8n.pt换成我们刚才训练完生成的模型路径,待测试的图片或者视频存放于ultralytics\ultralytics\assets文件夹, 运行predict.py即可,检测结果会在runs/detect/train文件夹下生成。 【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。
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基于YOLOv8+PyQt5的行人过马路危险行为检测告警系统源码(含GUI界面+数据集+训练好的模型+评估指标+部署文档) 检测行人过马路玩手机、打电话的行为。检测行人、玩手机、打电话、斑马线、car等目标。 1、项目代码分为两部分 main_gui_code和ultralytics,其中main_gui_code代码包含GUI界面代码+训练好的模型+YOLOv8推理逻辑融合GUI的代码,也就是说这部分可以打开GUI界面,加载模型和图片、视频、视频流 进行测试。ultralytics则为YOLOv8源代码,可用来训练各种模型,当然也可以用来测试,输出结果,只不过不带GUI界面。故我们使用ultralytics来训练模型,然后拷贝模型到main_gui_code中, 进行GUI界面测试。 2、搭建环境 安装anaconda 和 pycharm windows系统、mac系统、Linux系统都适配 在anaconda中新建一个新的envs虚拟空间(可以参考博客来),命令窗口执行:conda create -n YOLOv8-GUI python==3.8 创建完YOLOv8-GUI虚拟空间后,命令窗口执行:source activate YOLOv8-GUI 激活虚拟空间 然后就在YOLOv8-GUI虚拟空间内安装requirements.txt中的所有安装包,命令窗口执行:pip install -r requirements.txt 使用清华源安装更快 3、打开GUI推理测试 当以上步骤顺利完成后,环境已经搭建完毕,下面我们尝试打开GUI界面进行测试 pycharm中打开整个项目,导入配置anaconda安装的YOLOv8-GUI虚拟环境(参考博客) 运行main.py即可成功打开界面,模型文件放在main_gui_code/models/文件夹,后缀为.pt。可以存放多个模型,可通过界面来选择要使用的模型 界面可以设置一些配置参数,导入图片和视频等。最后点击播放按钮,开始推理测试并显示画框及得分值 界面可自定义开发者姓名,默认为“蔡徐坤”,在home.py中,查找"蔡徐坤",替换成自己名字即可 4、训练模型过程 进入到\ultralytics\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下,datasets即为我们准备好的数据集,训练其他模型同理。 data文件夹下的cross_line.yaml文件为数据集配置文件,博文有介绍https://blog.csdn.net/DeepLearning_?spm=1011.2415.3001.5343 train.py中208行,修改为的data = cfg.data or './cross_line.yaml' # or yolo.ClassificationDataset("mnist") 207行修改自己使用的预训练模型 若自己有显卡,修改211行,如我有四张显卡,即改成args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“) 以上配置完成后运行train.py开始训练模型,训练完毕后会在runs/detect/文件夹下生成train*文件夹,里面包含模型和评估指标等 5、无GUI推理测试 训练好模型,打开predict.py,修改87行,model = cfg.model or 'yolov8n.pt',把yolov8n.pt换成我们刚才训练完生成的模型路径,待测试的图片或者视频存放于ultralytics\ultralytics\assets文件夹, 运行predict.py即可,检测结果会在runs/detect/train文件夹下生成。 【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。
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