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基于Yolov8的DMS驾驶员行为检测系统（含抽烟、打电话、喝水、吃东西）Python源码+ONNX模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip

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简介：
本资源提供基于YOLOv8的先进DMS系统，精准识别驾驶员抽烟、打电话等行为，包含Python代码、ONNX模型及评估指标，附有用户友好的图形界面。 测试环境： - 操作系统：Windows 10 - Python开发环境：Anaconda3 + Python 3.8 - 使用库版本：torch==1.9.0+cu111，ultralytics==8.2.95 模型可以检测以下类别： - Sleepy（困倦） - Cigarette（吸烟） - Drinking（饮酒） - Phone（使用手机） - Microsleep（微睡眠） - HandsOnWheel（双手扶方向盘以外的情况） - Eating（进食） - HandsNotOnWheel（手脱离方向盘的状态） - Seatbelt（安全带） 更多实现细节请参考相关文献。

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  • 基于Yolov8的DMS驾驶员行为检测系统（含抽烟、打电话、喝水、吃东西）Python源码+ONNX模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip
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    本资源提供基于YOLOv8的先进DMS系统，精准识别驾驶员抽烟、打电话等行为，包含Python代码、ONNX模型及评估指标，附有用户友好的图形界面。 测试环境： - 操作系统：Windows 10 - Python开发环境：Anaconda3 + Python 3.8 - 使用库版本：torch==1.9.0+cu111，ultralytics==8.2.95 模型可以检测以下类别： - Sleepy（困倦） - Cigarette（吸烟） - Drinking（饮酒） - Phone（使用手机） - Microsleep（微睡眠） - HandsOnWheel（双手扶方向盘以外的情况） - Eating（进食） - HandsNotOnWheel（手脱离方向盘的状态） - Seatbelt（安全带） 更多实现细节请参考相关文献。
     
  • 基于YOLOv8的DMS驾驶员行为检测（抽烟、打电话、喝水、吃东西）+ 数据集
    优质
    本项目基于YOLOv8模型开发了驾驶员监控系统(DMS)，专门用于识别驾驶过程中的关键行为，如抽烟、使用手机、饮水及进食等。通过构建针对性的数据集，优化了算法的准确性和实时性，旨在提高行车安全。 Yolov8算法用于DMS驾驶员抽烟、打电话、喝水及吃东西的检测任务。该数据集包含5000多张相关图片，并已按train（训练）、val（验证）和test（测试）进行划分，附有data.yaml配置文件。此数据集支持yolov5、yolov7、yolov8以及yolov9等算法直接用于模型训练。标签为txt格式。具体的数据集目录结构如下： ```yaml train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 4 names: [drinking, eating, mobile use, smoking] ``` 其中，`nc`代表类别数量（即检测任务中的不同行为），而`names`则列出这些类别的名称。
     
  • 基于Yolov8的DMS系统：驾驶员抽烟、打电话、喝水和吃东西等行为分心检测+数据集+PyQt界面
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv8的DMS（Driver Monitoring System）系统，专门用于识别司机在驾驶过程中的危险行为如抽烟、使用手机、饮水及进食，并配备有PyQt图形用户界面和专用数据集。 Yolov8算法用于DMS驾驶员行为检测（包括抽烟、打电话、喝水、吃东西），包含5000多张相关数据集，已经按照train, val, test进行划分，并附有data.yaml文件配置信息。此数据集适用于yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法的训练模型使用，标签为txt格式。data.yaml内容如下： ```yaml train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 4 names: [drinking, eating, mobile use, smoking] ```
     
  • 基于Yolov5的DMS系统：检测驾驶员抽烟、打电话、喝水和吃东西等行为分心+数据集+PyQt界面
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    本项目开发了一种基于Yolov5的驾驶员监控系统(DMS)，利用深度学习技术识别驾驶过程中的抽烟、打电话、喝水及进食等分心行为，并配备了可视化PyQt界面与专用数据集。 Yolov5算法用于DMS驾驶员抽烟、打电话、喝水、吃东西的检测任务。数据集包含超过5000张图片，并且已经按照train（训练）、val（验证）以及test（测试）进行了划分，附有data.yaml配置文件，支持直接使用yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法进行模型训练。标签格式为txt。 数据集的目录结构如下所示： - train: ..trainimages - val: ..validimages - test: ..testimages nc（类别数量）设置为4，names（类名列表）包括：drinking（喝水）、eating（吃东西）、mobile use（使用手机）、smoking（抽烟）。
     
  • 基于Yolov8的打架行为检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
    优质
    本资源提供一个基于YOLOv8的打架行为检测系统的完整解决方案，包含Python实现、ONNX模型、性能评估图表和用户友好界面。 基于YOLOv8的打架行为检测系统是一个集成了最新版本的目标检测算法——YOLOv8的智能视频分析解决方案。该系统不仅能够准确地识别画面中的打架行为，还能区分“打架”与“非打架”两种类别，确保监控环境的安全性和稳定性。 后端开发使用Python语言编写，通过简洁明了的语法和强大的社区支持来处理算法逻辑、数据处理以及模型训练等任务。此外，该系统还采用了ONNX格式表示深度学习模型，在不同框架之间转换推理时表现出色，并提高了系统的通用性和可移植性。 为了更好地评估性能，系统附带了一系列评估指标曲线，这些图表展示了准确性、召回率和F1分数等关键参数的表现情况。通过分析这些数据，开发者可以优化并调整模型以获得最佳效果。 此外，该系统还配备了一个用户友好的图形界面（GUI），使得非专业人员也能轻松地使用它来启动检测任务查看实时视频流以及获取结果。这样的设计大大降低了系统的操作难度，并促进了其在各种场景下的应用可能性。 测试环境需要Windows 10操作系统、Anaconda3作为Python的包管理工具，以及特定版本的PyTorch和ultralytics库等条件才能确保系统运行正常并达到预期性能标准。 该打架行为检测系统的成功离不开强大的技术支撑与全面的支持文档。提供源代码、模型文件及评估曲线等功能有助于用户深入理解其特性，并推动智能视频监控领域的发展趋势。 更多关于此项目的详细信息和技术指南可以在相关文章中找到，这些资料为使用者提供了宝贵的参考和学习资源。
     
  • 基于Yolov8的课堂行为检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
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    本资源提供基于Yolov8的课堂行为检测系统的完整解决方案，包含Python实现、ONNX格式模型和性能评估图表。附带用户友好的图形化界面，便于操作与展示结果。 【测试环境】 操作系统：Windows 10 开发工具及版本：Anaconda3+Python3.8 库的版本：torch==1.9.0+cu111, ultralytics==8.2.70 模型可以检测出以下类别： Using_phone、bend、book、bow_head、hand-raising、phone、raise_head、reading、sleep、turn_head、upright、writing 训练数据集可以从指定位置下载。 参考的博文地址提供了详细的说明和指导。
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为检测（抽烟、喝水、打电话）基于Yolov5技术
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    本项目运用先进的Yolov5技术开发了一套驾驶员疲劳监测系统，能够有效识别并预警驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态以及抽烟、饮水和接听电话等不安全行为，旨在显著提升行车安全性。 驾驶员困倦检测、危险驾驶检测（如抽烟、喝水、打电话）使用YOLOv5的效果在相关文章中有详细介绍。可以参考该文章了解具体的实现细节和技术效果。
     
  • 基于Yolov8的直肠息肉检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
    优质
    本资源提供基于Yolov8的直肠息肉检测系统的完整解决方案，包括Python代码、ONNX模型以及性能评估曲线。附带美观用户界面，便于使用和展示。 测试环境： - 操作系统：Windows 10 - 开发工具及版本：Anaconda3 + Python 3.8、torch==1.9.0+cu111、ultralytics==8.2.70 模型可以检测出的类别包括： - Polyp
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为（如抽烟、喝水、打电话）检测——基于Yolov5技术
    优质
    本项目采用先进的YOLOv5算法，专注于驾驶过程中的关键安全问题，通过实时监控识别驾驶员疲劳状态以及抽烟、饮水和使用手机等潜在危险行为，有效提升道路安全性。 一个开源的项目可以在这里下载：https://download..net/download/babyai996/85019311，但是需要付费。 去掉链接后： 这个项目的开源版本是可获取的，并且它要求用户支付费用以进行下载。
     
  • 改进后的标题可以是：“针对YOLO算法的DMS系统，用于检测驾驶员抽烟、打电话、喝水及吃东西行为的新数据集（含1万条目）”
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    本研究提出了一套专门针对YOLO算法优化的驾驶员监控系统(DMS)，并建立了一个包含一万条记录的数据集，用于识别驾驶过程中的抽烟、接电话、饮水和进食等行为。 一万多张YOLODMS驾驶员抽烟、打电话、喝水、吃东西检测数据集已准备好，并按train, val, test划分好目录结构，附有data.yaml文件。该数据集支持yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法直接进行训练模型。标签为txt格式，具体配置如下：nc: 4 names: [drinking, eating, mobile use, smoking]