深度学习实现人员离岗检测与告警系统教程

资源摘要信息: "基于卷积神经网络(CNN)、Pyqt5和opencv技术实现的人员离岗检测告警系统，提供了完整的项目代码、模型文件以及使用说明和运行视频。本系统支持对实时视频流进行监控，并在检测到人员离开预设的危险区域时发出告警。为了运行本系统，需要按照以下步骤进行环境配置和代码部署： 1. 安装anaconda：anaconda是一个方便的数据科学和机器学习软件分发环境，提供了一套包含conda、Python等在内的科学计算环境。下载并安装anaconda，建议安装路径避免包含中文字符，以免出现不必要的编码错误。 2. 安装Pycharm：Pycharm是一个专业的Python IDE，支持代码编写、调试等功能。安装Pycharm，以便更高效地进行项目开发和代码管理。 3. 创建虚拟环境：在anaconda中创建一个新的虚拟环境，指定Python版本为3.8。使用虚拟环境可以避免不同项目间包依赖冲突，便于代码的隔离和管理。 4. 安装依赖包：在新建的虚拟环境中，根据提供的requirements.txt文件安装必要的Python包。这些包可能包括但不限于：torch、opencv-python、numpy、PyQt5等。 5. 导入环境到Pycharm：在Pycharm中打开项目，配置并导入anaconda的虚拟环境（Python3.8版本的环境）。 6. 运行系统：在Pycharm中运行main.py文件，启动系统的图形用户界面。根据实际需求对代码进行相应调整，例如设置危险区域的坐标等。 系统的运行流程中，将实时处理视频流，并通过训练好的卷积神经网络模型对视频中的画面进行分析，判断人员是否在危险区域内。如果检测到人员离开危险区域，系统将触发告警机制，完成告警任务。 本系统适合计算机及相关专业领域的在校学生、专业老师或企业员工使用。既适合初学者作为入门和进阶学习的参考，也可以作为毕业设计、课程设计、大作业和初期项目演示的素材。项目代码经过测试，功能稳定，使用者可以在此基础上进行修改和扩展，实现更丰富的功能。 文件名称列表说明了资源包内的文件组成，其中： - 运行视频.mp4：提供系统运行时的视频演示。 - background.png：用于背景建模的背景图片。 - apprcc_rc.py、train.py、main.py、val.py、detect.py、export.py、hubconf.py、test.py：这些文件包含了系统的主程序、模型训练、验证、检测等核心代码。 通过本项目的下载和使用，用户能够学习到如何将深度学习模型应用于实际问题中，并通过Pyqt5框架创建图形用户界面，实现一个完整的人员离岗检测告警系统。"