基于深度学习的教室人员检测系统（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
1. 引言
在学校管理中，教室内的人员检测和管理是保证教学质量和安全的重要环节。传统的人工检测方法效率低下且容易出错。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的人员检测系统得到了广泛应用。本教程旨在通过构建一个基于YOLO模型的教室人员检测系统，帮助读者掌握相关技术，实现从数据准备、模型训练到部署的全过程。
2. 项目准备
必备环境与工具
- Python：项目开发的主要编程语言
- Anaconda：Python数据科学平台，便于环境管理和包管理
- YOLO (You Only Look Once)：目标检测模型，选择v8/v7/v6/v5版本
- OpenCV：计算机视觉库
- Flask/Django：用于搭建UI界面的Web框架
安装与配置步骤
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安装Python与Anaconda
从Python官网下载安装Python：https://www.python.org/downloads/
从Anaconda官网下载安装Anaconda：https://www.anaconda.com/products/distribution
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配置YOLO环境
安装YOLO依赖：
pip install torch torchvision torchaudio pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5
3. 数据集准备
数据集简介
使用公共教室人员检测数据集，包含教室内多种场景的人员图像和标注。
数据集下载链接：https://www.kaggle.com/datasets
数据预处理
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数据增强与标注
使用LabelImg进行图像标注：https://github.com/tzutalin/labelImg
安装LabelImg：
pip install labelImg运行LabelImg进行图像标注：
labelImg -
数据集划分
将数据集划分为训练集、验证集和测试集：
import os import shutil import random def split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2): all_files = os.listdir(source_dir) random.shuffle(all_files) train_count = int(len(all_files) * train_ratio) val_count = int(len(all_files) * val_ratio) for i, file in enumerate(all_files): if i < train_count: shutil.move(os.path.join(source_dir, file), train_dir) elif i < train_count + val_count: shutil.move(os.path.join(source_dir, file), val_dir) else: shutil.move(os.path.join(source_dir, file), test_dir) split_dataset('data/source', 'data/train', 'data/val', 'data/test')
4. 模型训练
YOLO模型简介
YOLO (You Only Look Once) 是一种快速准确的目标检测模型。YOLOv8/v7/v6/v5 是不同版本的YOLO模型，性能和速度有所不同。
配置与训练
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配置文件的修改
修改YOLO配置文件：
# example.yaml train: data/train val: data/val nc: 1 # number of classes (person) names: ['person'] -
超参数调整
在配置文件中调整超参数，如batch size、learning rate等。
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训练模型的步骤
使用以下命令训练模型：
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data example.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
训练过程中的常见问题与解决
- 内存不足：减少batch size
- 训练速度慢：使用GPU加速，确保CUDA正确安装
5. 模型评估与优化
模型评估指标
- 准确率 (Accuracy)
- 召回率 (Recall)
- F1分数 (F1 Score)
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
y_true = [...] # true labels
y_pred = [...] # predicted labels
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')
print(f"Accuracy: {accuracy}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}")
模型优化策略
- 数据增强：使用更多的数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等
- 超参数调优：通过网格搜索或贝叶斯优化找到最佳超参数
- 使用迁移学习：使用预训练模型进行微调
6. 模型部署
Flask/Django搭建UI界面
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项目结构介绍
classroom_detection/ ├── app.py ├── templates/ │ ├── index.html │ └── result.html ├── static/ │ └── styles.css └── models/ └── yolov5s.pt -
创建基础的网页模板
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index.html
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Classroom Detection</title> <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}"> </head> <body> <h1>Classroom Detection</h1> <form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="file"> <button type="submit">Upload</button> </form> </body> </html> -
result.html
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Result</title> <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}"> </head> <body> <h1>Detection Result</h1> <img src="{{ url_for('static', filename='uploads/' + filename) }}" alt="Uploaded Image"> <p>{{ result }}</p> </body> </html>
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后端集成
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接口设计与实现
- app.py
from flask import Flask, request, render_template, url_for import os from werkzeug.utils import secure_filename import torch from PIL import Image app = Flask(__name__) app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads/' model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='models/yolov5s.pt') @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): if 'file' not in request.files: return 'No file part' file = request.files['file'] if file.filename == '': return 'No selected file' if file: filename = secure_filename(file.filename) filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename) file.save(filepath) img = Image.open(filepath) results = model(img) results.save(save_dir=app.config['UPLOAD_FOLDER']) return render_template('result.html', filename=filename, result=results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records")) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
- app.py
部署模型到服务器
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使用Gunicorn或其他部署工具
pip install gunicorn gunicorn -w 4 app:app -
部署到云服务器
以AWS为例，创建EC2实例，配置安全组，上传项目文件，并使用Gunicorn运行应用。
7. 系统测试与演示
本地测试
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测试用例设计
设计多种教室场景测试系统的准确性。
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测试结果分析
记录测试结果，分析模型的准确性和误差。
在线演示
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系统演示视频
使用录屏软件录制系统的操作流程。
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在线测试链接
部署到云服务器后，提供在线测试链接供用户体验
。
8. 总结与展望
项目总结
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项目成果回顾
本项目成功实现了基于YOLO的教室人员检测系统，从数据准备、模型训练到部署的完整流程。
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实践中的收获与心得
通过本项目，读者能够掌握深度学习项目的完整开发流程，了解YOLO模型的应用和优化方法。
未来工作展望
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系统优化方向
进一步优化模型，提高检测准确性，减少误报和漏报。
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更多应用场景探讨
将该技术应用于更多的人员检测场景，如公共场所安全检测等。
9. 声明
声明：本文只是简单的项目思路，如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学）的可以联系作者.
