1.环境安装:
安装python ,pip。
pip install opencv-python numpy Pillow
pyqt5和yolov8的安装,参考我的博客。
2.使用:解压后,打开命令行,运行python main.py 即可
3.界面修改:打开命令行,运行designer,打开untitled.ui文件,即可对页面进行修改,执行:pyuic5 -o csdn.py untitled.ui,即可。
4.更多实际场景数据请私信我获取。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
基于 pyqt5-yolov8实现打电话、玩手识别系统,包括图片识别,视频识别,视频流识别。包括数据集,完整部署代码,代码使用说明。详细:https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/138312075。 系统提供两种方式获取视频输入:本地视频文件、实时视频流(rtsp、rtmp等)。对于打电话和玩手机的识别,我采用了一种手机检测和pose姿态结合的识别方式,有效识别出打电话和玩手机,并且防止了手机误检测,手机放在一边误检测问题。对应视频/视频流检测,我们设置了过滤机制,以避免数据库的频繁写入的问题。还设计了优秀的历史记录栏,可以放入检测到的问题图片缩略图,并且点击记录栏,可以弹出标注好信息的图片。该系统利用先进的深度学习技术和图形用户界面设计,为用户提供了一个高效且直观的行为监测工具。实验结果表明,系统能够在多种环境下准确地识别打电话和玩手机的行为,显示出优异的实时性能和较低的误报率。
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pyqt5-yolov8打电话、玩手机识别.rar (32个子文件)
csdn版本
picture
20240430171044.jpg 354KB
20240430171026.jpg 179KB
20240430171057.jpg 405KB
20240430171051.jpg 403KB
20240430171046.jpg 101KB
20240430171102.jpg 195KB
20240430171035.jpg 303KB
20240430171033.jpg 257KB
untitled.ui 4KB
weights
best.pt 49.63MB
last.pt 49.63MB
yolov8n-pose.pt 6.51MB
yolov8m-pose.pt 50.8MB
main.py 11KB
telephone.zip 262.24MB
phone-6-23-0036.jpg 94KB
玩手机训练结果
val_batch0_pred.jpg 480KB
train_batch9990.jpg 350KB
F1_curve.png 98KB
train_batch9991.jpg 395KB
R_curve.png 92KB
train_batch0.jpg 473KB
P_curve.png 91KB
train_batch1.jpg 463KB
PR_curve.png 77KB
results.png 271KB
train_batch2.jpg 483KB
使用说明.txt 409B
phone-6-22-0448.jpg 88KB
output_video.mp4 11.35MB
__pycache__
csdn.cpython-310.pyc 2KB
csdn.py 3KB
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- PQ魏2024-05-15这个资源值得下载,资源内容详细全面,与描述一致,受益匪浅。
学术菜鸟小晨
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