智能教室监控系统：使用YOLO和深度学习进行人员检测

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

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
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

数据增强与标注
使用LabelImg进行图像标注：https://github.com/tzutalin/labelImg
安装LabelImg：

运行LabelImg进行图像标注：

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

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。
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

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

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>

后端集成

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)

部署模型到服务器

使用Gunicorn或其他部署工具

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

测试用例设计
设计多种教室场景测试系统的准确性。
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

系统演示视频
使用录屏软件录制系统的操作流程。
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

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。
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

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。
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。

原创作者: u_16751290 转载于: https://blog.51cto.com/u_16751290/11733382