基于YOLOv5的网课专注度监测预警系统

资源摘要信息: "本资源为一个网课专注度监测预警系统项目，它集成了深度学习模型yolov5进行目标检测，以及pyqt5开发的图形用户界面。系统旨在帮助教师和家长监控学生在上网课时的专注度，并在发现注意力分散时发出预警。该系统包含了完整的源代码、预训练模型和详细的代码注释，即使是编程新手也能理解和操作。 系统核心功能包括但不限于： 1. 实时视频捕捉和图像处理：通过摄像头实时捕捉学生上网课的视频画面，并对图像进行处理以识别学生的行为特征。 2. yolov5目标检测：利用yolov5模型对视频中的学生进行定位和跟踪，分析学生是否有偏离学习区、低头玩手机等分心行为。 3.专注度评估：系统根据学生的姿态、动作以及面部表情等信息判断专注度，并生成专注度评估报告。 4.预警机制：一旦检测到专注度下降，系统会即时通过界面提醒教师或家长采取相应措施。 5. pyqt5界面设计：系统界面友好，通过pyqt5设计了易于使用的交互界面，方便用户配置和运行系统。 系统应用场景包括但不限于： - 学校：教师可使用该系统监控学生上课专注度，及时进行干预。 - 在线教育机构：可对远程学习的学生进行专注度监控，优化教学方案。 - 家庭：家长可以监控孩子在家上课的专注度，辅助孩子的自主学习。 系统的技术要点： 1. yolov5模型：一种基于深度学习的实时目标检测系统，能够在图像中快速准确地识别出目标物体。 2. pyqt5：一种Python绑定的跨平台的GUI框架，用于开发具有丰富交互功能的应用程序。 3. 数据处理和算法实现：包括图像预处理、特征提取、行为分析算法等。 该系统的设计和实现为程序员和学生提供了完整的项目案例，对于进行毕业设计、期末大作业和课程设计的计算机、信息管理等相关专业的学生来说，是高分项目的一个参考。同时，对于教育工作者和在线教育平台，系统也具有一定的实用价值。" 【注意】：虽然资源描述提到了“主-main-”的文件名，但没有提供完整的文件列表，因此无法对此进行详细说明。通常情况下，源代码的文件名可能包含main.py、config.py、dataset.py等关键部分，代表系统的主要控制文件、配置文件和数据集处理文件等。