python编程与YOLO算法组成的坐姿检测系统

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python编程与YOLO算法组成的坐姿检测系统功能介绍：一：实时检测学生错误坐姿人数二：通过前端阿里云平台显示上传数据，实现数据可视化三：多联网方式，系统支持Wi-Fi、蓝牙、4G等多种联网方式，实现远程学生错误坐姿检测技术方案：一：收集大量学生上课正确与错误坐姿的数据集，通过Maixhub平台，利用机器学习中的有监督学习，不断修改调节迭代次数、最大学习率、批数据量大小等超参数，构建一个能够精准识别正确与错误坐姿的kmodel模型。二：模块选择Maixduino作为主控板调用训练好的kmodel模型，同时运用python编程进行代码的编写并运行代码。三：使用阿里云建立学生坐姿检测系统网页，通过MQTT协议与k210 AI摄像实时检测学生错误坐姿人数，并将数据实时上传至阿里云平台，实现数据可视化

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学生坐姿检测系统.docx 12KB

学生坐姿检测作品源代码

python源代码

umqtt.py 6KB

network_esp32.py 3KB

pin.py 3KB

python源代码.py 6KB

模型训练源代码

main.py 3KB

report.json 24KB

model-38358.kmodel 1.82MB

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# k210-Sitting-posture-detection-system- python编程与YOLO算法组成的坐姿检测系统功能介绍：一：实时检测学生错误坐姿人数二：通过前端阿里云平台显示上传数据，实现数据可视化三：多联网方式，系统支持Wi-Fi、蓝牙、4G等多种联网方式，实现远程学生错误坐姿检测技术方案：一：收集大量学生上课正确与错误坐姿的数据集，通过Maixhub平台，利用机器学习中的有监督学习，不断修改调节迭代次数、最大学习率、批数据量大小等超参数，构建一个能够精准识别正确与错误坐姿的kmodel模型。二：模块选择Maixduino作为主控板调用训练好的kmodel模型，同时运用python编程进行代码的编写并运行代码。三：使用阿里云建立学生坐姿检测系统网页，通过MQTT协议与k210 AI摄像实时检测学生错误坐姿人数，并将数据实时上传至阿里云平台，实现数据可视化

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