基于yolov5的驾驶员抽烟打电话安全带检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】

基于YOLOv5的驾驶员抽烟、打电话、安全带检测系统是一种先进的驾驶行为监测系统,旨在提高驾驶安全性。该系统利用YOLOv5算法,这是一种基于深度学习的目标检测算法,特别适用于实时目标检测任务。

在驾驶员抽烟、打电话、安全带检测系统中,YOLOv5算法通过将图像分割成网格并对每个网格进行分类,同时回归框的边界框参数,从而在单个前向传递中实现目标检测。为了训练这一系统,需要构建一个包含大量标注图像的数据集,这些图像应覆盖各种驾驶环境下,司机抽烟、打电话以及未系安全带的实例。

在实际应用中,该系统可以通过预置的摄像头或监控系统来实时获取图像或视频流,对输入图像进行处理和分析,通过YOLOv5模型检测驾驶员的行为,并判断是否存在抽烟、打电话或未系安全带等分心或违规行为。如果检测到这些行为,系统可以触发警报、发送通知或采取其他适当的措施,以提醒驾驶员纠正分心行为或违规行为,从而降低事故风险。

此外,该系统还需要考虑隐私保护和合规性相关的问题,确保系统的合法性和有效性。通过不断优化算法性能、扩大高质量数据集规模以及在实际应用中平衡技术与法律伦理考量,该系统将在减少交通事故、保障驾驶安全方面发挥重要作用。

【效果展示】

 

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
yolov5依赖模块

【模型可以检测出类别】

{0: 'cigarette', 1: 'phone', 2: 'seatbelt'}

【相关数据集(非本文训练的数据集)】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89319046

【训练信息】

参数
训练集图片数 11932
验证集图片数 2393
训练map 73.8%
训练精度(Precision) 82.2%
训练召回率(Recall) 69.8%

验证集每个类别精度统计

类别

MAP0.5(单位:%)

all

73

cigarette

60

phone

72

seatbelt

87

【部分实现源码】 

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
    signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
 
    def setupUi(self):
        self.setObjectName("MainWindow")
        self.resize(1280, 728)
        self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
 
        self.weights_dir = './weights'
 
        self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
        self.picture.setStyleSheet("background:black")
        self.picture.setObjectName("picture")
        self.picture.setScaledContents(True)
        self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
        self.label_2.setObjectName("label_2")
        self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
        self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
        self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
 
        self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
        self.label_3.setObjectName("label_3")
        self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
        self.hs_conf.setProperty("value", 25)
        self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
        self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
        self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
        self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
        self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
        self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
        self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
        self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
        self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
        self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
        self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
        self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
        self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
        self.hs_iou.setProperty("value", 45)
        self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
        self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
        self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
        self.label_4.setObjectName("label_4")
        self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
        self.label_5.setObjectName("label_5")
        self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
        self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
        self.le_res.setObjectName("le_res")
        self.setCentralWidget(self.centralwidget)
        self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
        self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
        self.menubar.setObjectName("menubar")
        self.setMenuBar(self.menubar)
        self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
        self.statusbar.setObjectName("statusbar")
        self.setStatusBar(self.statusbar)
        self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
        self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
        self.toolBar.setObjectName("toolBar")
        self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
        self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
        icon = QtGui.QIcon()
        icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionopenpic.setIcon(icon)
        self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
        self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
        self.action = QtWidgets.QAction(self)
        icon1 = QtGui.QIcon()
        icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action.setIcon(icon1)
        self.action.setObjectName("action")
        self.action.triggered.connect(self.open_video)
        self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
        icon2 = QtGui.QIcon()
        icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action_2.setIcon(icon2)
        self.action_2.setObjectName("action_2")
        self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
 
        self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
        icon3 = QtGui.QIcon()
        icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionexit.setIcon(icon3)
        self.actionexit.setObjectName("actionexit")
        self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
 
        self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
        self.toolBar.addAction(self.action)
        self.toolBar.addAction(self.action_2)
        self.toolBar.addAction(self.actionexit)
 
        self.retranslateUi()
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
        self.init_all()

【使用步骤】

使用步骤:
(1)首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/yolov5安装教程安装好yolov5环境,并安装好pyqt5
(2)切换到自己安装的yolov5环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolov5n.onnx模型(不提供pytorch模型)
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片(在test_img文件夹下面)

【源码下载地址】

关注下方名片并回复【firc13】即可获取下载方式

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转载自blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/143104465