YOLOV5人物专注性检测系统：疲劳与分心行为双重检测

资源摘要信息:"本资源包提供了一个基于YOLOV5的人物专注性检测系统源码，包含了详细代码注释以及一个演示视频。该系统设计用于检测人物的专注程度，主要包括两个核心检测部分：疲劳检测和分心行为检测。在疲劳检测模块中，开发者运用了Dlib工具进行人脸关键点检测，以此为基础，通过分析眼睛和嘴巴的开合状态来判断人物是否存在疲劳特征，例如闭眼或打哈欠，并进一步应用Perclos模型计算疲劳程度。而在分心行为检测模块，系统则利用YOLOV5模型来识别和检测出玩手机、抽烟、喝水等分心行为。资源包中还包含了本系统的运行依赖环境信息，包括YoloV5、Dlib和PySide2库。使用方法非常简便，只需安装好相关依赖并运行main.py文件即可，同时可通过提供的演示视频直观了解系统的使用效果。 详细知识点如下： 1. YOLOV5: YOLOV5是一套流行的目标检测框架，属于YOLO系列（You Only Look Once）的最新版，用于在图像或视频中快速准确地识别和定位多个对象。YOLOV5算法的核心是将目标检测问题转化为回归问题，通过一个单一的神经网络快速预测边界框和类别概率。YOLOV5以其高效性和准确性，被广泛应用于实时目标检测任务。 2. 人物专注性检测系统：这种系统旨在评估和监控个体是否专注于当前的任务或环境。在本项目中，系统专注于监控疲劳状态和分心行为，这对于需要高度专注的工作环境（如驾驶、监控等）尤其重要。 3. Dlib和人脸关键点检测：Dlib是一个包含机器学习算法和工具的C++库，广泛应用于工业界和研究领域。在本系统中，Dlib被用于人脸关键点检测，这是一个识别和定位人脸主要特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的过程。准确的人脸关键点检测是实现疲劳检测的关键步骤。 4. 疲劳检测：疲劳检测模块关注于识别和评估人物是否出现疲劳特征。这通常涉及到对眼睛和嘴巴的开合程度进行分析，通过设定的阈值来判断人物是否存在打哈欠或闭眼行为，这些都是疲劳状态的典型表现。Perclos模型是一种常用的疲劳检测方法，它通过测量眼睛闭合的时间百分比来量化疲劳程度。 5. 分心行为检测：在分心行为检测模块中，系统关注于识别可能干扰个体专注力的行为，例如玩手机、抽烟、喝水。YOLOV5模型在此应用中负责实时监测这些行为，并给出相应的检测结果。 6. 依赖库介绍： - YoloV5: 如上所述，为本系统的主体目标检测框架。 - Dlib: 提供了人脸关键点检测及其他机器学习工具。 - PySide2: 是Qt for Python的一部分，主要用于创建图形用户界面（GUI），在本系统中可以用于构建用户交互界面。 7. 主程序运行方法：用户需要首先安装好YoloV5、Dlib和PySide2三个依赖库，然后运行main.py脚本启动人物专注性检测系统。系统将运行并可直接进行检测，而演示视频则用于展示系统如何在实际场景中运作。