YOLOV5实现的人物专注性检测系统源码解析

资源摘要信息: "本资源为基于YOLOV5的人物专注性检测系统源码，包含疲劳检测和分心行为检测功能。项目核心在于人物专注性的判断，主要分为疲劳检测和分心行为检测两个模块。在疲劳检测模块，利用Dlib进行人脸关键点检测，并通过分析眼睛和嘴巴的开合程度来判断用户是否存在疲劳行为，如闭眼或打哈欠，并结合Perclos模型评估疲劳的程度。而在分心行为检测部分，则是运用YOLOV5模型来识别用户是否在进行玩手机、抽烟、喝水等分心行为。 具体使用方法上，用户需要安装依赖库YoloV5、Dlib和PySide2。随后，运行main.py文件即可启动程序。用户可以通过演示视频来观察系统的具体效果。 该项目适用于多种场景，例如驾驶员疲劳监测、学生课堂注意力检测、工厂工人安全监控等，能够在多个人物专注性检测领域发挥作用。相关标签包括YOLOV5的人物专注性检测代码、人物专注性检测项目、人物专注性检测源码、毕业设计以及期末大作业，表明该项目不仅是一个实用的工具，同时也是一个良好的学术研究资料和学习实践平台。 文件名称列表中提到的'master-文件夹'很可能是源码的主目录，用户应在该文件夹内查找main.py和其他相关文件。" 知识点详述: 1. YOLOV5 (You Only Look Once版本5): YOLOV5是当前流行的一个实时目标检测系统，它的特点是速度快、准确度高。YOLOV5将目标检测任务看作一个单次回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。YOLOV5有多个版本，最新的版本持续优化模型性能，以适应不同的应用场景。 2. 人物专注性检测系统: 人物专注性检测系统主要用途在于实时监控和评估人物的注意力集中程度，可以应用于交通安全、教育监控、工业生产等多个领域。系统通过分析图像数据，识别出用户是否表现出疲劳或者分心的行为。 3. 疲劳检测: 疲劳检测通过分析人的面部特征，例如眼睛的开闭程度和嘴巴张开的情况，来判断一个人是否感到疲劳。在本系统中，Dlib进行人脸关键点检测后，会计算眼睛和嘴巴的开合程度，并使用Perclos模型（Perceptual Closure模型）来量化疲劳程度。Perclos是指在一定时间内眼睛闭合程度超过某个阈值的比例，是评估疲劳驾驶等场景中警觉性的一个重要指标。 4. 分心行为检测: 分心行为检测是指识别个体在进行某项任务时是否被其他行为所干扰，导致注意力分散。本系统利用YOLOV5进行实时监测，能够识别出玩手机、抽烟、喝水等特定的分心行为。 5. Dlib: Dlib是一个包含机器学习算法和工具的C++工具包，常用于面部特征检测和识别等任务。在本项目中，Dlib用于检测人脸关键点，为疲劳检测提供数据支持。 6. Perclos模型: 如前所述，Perclos模型是一种度量疲劳的方法，它通过计算闭眼时间占观察时间的比例来评估疲劳状态。该模型在本系统中用于辅助判定人物是否存在疲劳行为。 7. PySide2: PySide2是Qt for Python的官方集成包，允许开发者使用Python语言来开发跨平台的桌面应用程序。PySide2通常用于创建用户界面（GUI），在本项目中，可能用于搭建操作界面，以方便用户直接通过界面来运行和控制检测系统。 在使用本源码之前，用户需要确保已经安装了所有必需的依赖库，并正确配置了运行环境。一旦运行main.py，系统将开始监控视频流，并实时展示疲劳和分心行为检测的结果。通过参考和修改源代码，用户还能够根据自己的需求进一步优化和定制检测系统。