基于yolov5与PyQt5的网课专注度监控系统源码与模型

资源摘要信息: "本项目为一套网课专注度监测预警系统，该系统通过应用yolov5目标检测算法结合pyqt5界面开发，实现实时监控学习者在网课学习过程中的专注程度，并通过预警机制反馈学生的学习状态。整个系统包含完整的源码、训练好的模型文件以及具有交互功能的pyqt5界面设计。代码注释详尽，即使是编程新手也能够理解并根据指导快速上手。此项目得到了个人和导师的高度评价，获得了98分的高分认可，非常适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计的参考资料。用户下载后，经过简单的部署操作，即可投入使用。 项目亮点包括： 1. 应用yolov5目标检测算法：该项目采用了先进的yolov5算法进行人体姿态和面部表情的实时识别，准确地判断学生是否处于专注状态。 2. pyqt5界面设计：系统前端采用pyqt5框架，使得用户界面直观、友好，便于操作和查看实时监测数据。 3. 完整的源码和模型文件：为用户提供了完整的源代码和训练好的模型文件，无需用户从零开始训练模型，大大简化了使用流程。 4. 详尽的代码注释：所有代码均配有详细注释，解释了每个函数和类的作用，即使是编程新手也能够理解代码逻辑，快速学会。 5. 高分认可：项目的质量得到了导师的高度评价，对于需要高分通过设计或作业的学生来说，是一个不可多得的参考材料。 系统主要功能： - 实时监测：通过网络摄像头实时捕捉学习者的行为和表情，使用yolov5算法进行分析，判断专注度。 - 预警反馈：当检测到学习者出现分心行为时，系统会自动弹出预警信息，提醒学习者注意集中精力。 - 数据记录：系统会记录每一次的监测数据，包括专注度评分和时间戳，供日后分析和回顾。 - 用户操作界面：pyqt5界面提供了一个简洁的用户操作平台，使得用户可以轻松查看实时数据和历史记录。 适用场景： - 毕业设计：提供了完整的项目流程和代码实现，是毕业设计项目中很好的实践案例。 - 期末大作业：作为实验报告或项目展示，该项目的源码和功能完整度足以支持一个高质量的期末大作业。 - 课程设计：可以作为课程设计的参考，通过系统的学习，学生能够深入理解目标检测和界面开发的应用。 文件名称列表提供了系统部署所需的主文件main，表明系统设计中包含了核心功能实现的入口点，用户只需关注该入口文件即可完成系统的运行和使用。 总之，网课专注度监测预警系统是一套功能全面、易于部署、适合学习和参考的高质量IT项目。"