# 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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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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WeChat_20230412231119.mp4 21.66MB
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屏幕截图 2023-04-12 223029.png 118KB
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
README.md 1002B
readme.txt 35B
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stormsha
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