基于目标检测的课堂行为监控系统YOLO v5

### 使用YOLO v5构建基于目标检测的课堂行为监控系统 #### 安装依赖库 为了使用YOLO v5进行开发，需安装必要的Python包。可以通过pip工具来完成这些操作。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会下载并配置PyTorch以及YOLO v5所需的其他软件包[^4]。 #### 数据准备 对于课堂行为监测项目来说，收集和标注高质量的数据集至关重要。这通常涉及拍摄教室内的视频片段，并标记学生的行为类别（例如举手发言、阅读书籍）。如果可能的话，还可以利用现有的公开数据集作为补充资源[^2]。 #### 训练模型 一旦拥有了适当格式化的训练样本之后就可以着手调整预训练权重以适应特定应用场景下的需求了。这里给出一段简单的脚本来启动自定义数据上的微调过程： ```python from pathlib import Path import yaml # 设置路径变量 data_yaml_path = 'path/to/data.yaml' weights_path = 'yolov5s.pt' # 或者选择其他版本如m, l, x等 project_name = 'classroom_behavior_monitoring' # 修改yaml文件中的内容以便于匹配自己的数据结构 with open(data_yaml_path) as file: data_dict = yaml.safe_load(file) data_dict['train'] = str(Path('datasets/classroom/train/images')) data_dict['val'] = str(Path('datasets/classroom/valid/images')) with open(data_yaml_path, 'w') as file: documents = yaml.dump(data_dict, file) # 开始训练 !python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data {data_yaml_path} --weights {weights_path} --name {project_name} ``` 这段代码首先加载了一个基础版YOLOv5模型(`yolov5s`)，接着指定了用于存储新学得参数的位置；最后通过`train.py`接口传递了一系列超参选项给实际执行训练任务的服务端程序[^1]。 #### 部署与推理 当获得满意的检测效果后，则可以考虑将其部署到生产环境中去实时处理来自摄像头流的信息。下面是一个简短的例子展示了如何读取一帧画面并通过已训练好的网络预测其中存在的物体及其位置边界框坐标值。 ```python import cv2 from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from models.experimental import attempt_load device = "cuda" model = attempt_load(weights='runs/exp/weights/best.pt', map_location=device).eval() stride = int(model.stride.max()) for frame in video_capture.read(): img = letterbox(frame, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114))[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() / 255.0 pred = model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0] if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(c), line_thickness=3) video_writer.write(im0) ``` 此部分实现了从获取图像输入直到输出带有标签说明的目标区域可视化结果整个流程的功能实现逻辑描述[^3]。