为了提升驾驶安全性，减少因未系安全带导致的交通事故伤害，本研究设计并实现了一种基于YOLOv8深度学习的驾驶员安全带检测与语音提醒系统。该系统充分利用先进的目标检测技术，通过监控视角对驾驶员的安全带佩戴状态进行实时识别，并结合PyQt5界面，为用户提供了直观、便捷的交互体验。
项目信息
编号：PDV-90
大小：446M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
为了提升驾驶安全性，减少因未系安全带导致的交通事故伤害，本研究设计并实现了一种基于YOLOv8深度学习的驾驶员安全带检测与语音提醒系统。该系统充分利用先进的目标检测技术，通过监控视角对驾驶员的安全带佩戴状态进行实时识别，并结合PyQt5界面，为用户提供了直观、便捷的交互体验。
数据集包含驾驶员“未系安全带”和“系安全带”两种状态的多样化图像，涵盖监控视角下不同性别、年龄和驾驶场景。通过对图像进行标注与预处理，确保数据集具有高质量和代表性，进而用于训练和评估YOLOv8模型。在模型训练过程中，研究团队通过优化参数设置、数据增强和调整网络结构，显著提高了模型的泛化能力，使其在不同光照条件、驾驶员姿态和动作变化下，均能够实现鲁棒的检测效果。
实验结果显示，该系统在监控视角下的未系安全带状态检测中，具有较高的精度（Precision）和召回率（Recall），能够及时、准确地识别驾驶员行为，并通过语音提示提醒驾驶员系好安全带，进一步强化了驾驶安全行为的规范性。本研究详细阐述了系统的模型设计过程、数据集构建方法、PyQt5界面开发以及语音提醒功能的实现。总体而言，该系统为智能交通安全领域提供了一种高效、可靠的解决方案，具备良好的实际应用价值。
项目文档
Tipps：提供专业的项目文档撰写服务，覆盖技术类、科研类等多种文档需求。我们致力于帮助客户精准表达项目目标、方法和成果，提升文档的专业性和说服力。
– 点击查看：写作流程
1.撰写内容
2.撰写流程
3.撰写优势
4.适用人群
期待与您的沟通！我们致力于为您提供专业、高效的项目文档撰写服务，无论是通过QQ、邮箱，还是微信，您都能快速找到我们。专业团队随时待命，为您的需求提供最优解决方案。立即联系，开启合作新篇章！
算法流程
Tipps：深入解析项目的算法流程，逐步探索技术实现的核心逻辑。从数据加载与预处理开始，到核心算法的设计与优化，再到结果的可视化呈现，每一步都将以清晰的结构和简洁的语言展现，揭示技术背后的原理与实现思路。
代码讲解
Tipps：我们致力于为您提供全面的项目代码解析服务，深入剖析核心实现、关键逻辑及优化策略，帮助您快速理解项目运行机制。同时，针对您在使用项目中可能遇到的难点，我们提供高效的后续答疑支持，确保问题得到及时、专业的解决。
无论您是初学者还是经验丰富的开发者，我们都能为您量身定制指导方案，助您从掌握到精通。如果您有任何需求或疑问，欢迎随时与我们联系！
1.服务优势
2.联系方式
欢迎随时联系我们！我们将竭诚为您提供高效、专业的技术支持，量身定制解决方案，助您轻松应对技术挑战。
项目数据
Tipps：通过搜集关于数据集为各种各样的驾驶员安全带相关图像，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分2检测类别，分别是’驾驶员未系安全带’, ‘驾驶员已系安全带’。
目标检测标注工具
（1）labelimg:开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 COCO数据集格式。
（2）安装labelimg 在cmd输入以下命令 pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
结束后，在cmd中输入labelimg
初识labelimg
打开后，我们自己设置一下
在View中勾选Auto Save mode
接下来我们打开需要标注的图片文件夹
并设置标注文件保存的目录（上图中的Change Save Dir）
接下来就开始标注，画框，标记目标的label，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复。
Labelimg的快捷键
（3）数据准备
这里建议新建一个名为data的文件夹（这个是约定俗成，不这么做也行），里面创建一个名为images的文件夹存放我们需要打标签的图片文件；再创建一个名为labels存放标注的标签文件；最后创建一个名为 classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。
data的目录结构如下：
│─img_data
│─images 存放需要打标签的图片文件
│─labels 存放标注的标签文件
└ classes.txt 定义自己要标注的所有类别（这个文件可有可无，但是在我们定义类别比较多的时候，最好有这个创建一个这样的txt文件来存放类别）
首先在images这个文件夹放置待标注的图片。
生成文件如下:
“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。
（4）YOLO模式创建标签的样式
存放标签信息的文件的文件名为与图片名相同，内容由N行5列数据组成。
每一行代表标注的一个目标，通常包括五个数据，从左到右依次为：类别id、x_center、y_center、width、height。
其中：
–x类别id代表标注目标的类别；
–x_center和y_center代表标注框的相对中心坐标；
–xwidth和height代表标注框的相对宽和高。
注意：这里的中心点坐标、宽和高都是相对数据！！！
存放标签类别的文件的文件名为classes.txt (固定不变)，用于存放创建的标签类别。
完成后可进行后续的yolo训练方面的操作。
模型训练
Tipps：模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体创新点包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。
YOLOv8是Yolo系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。
Yolov8模型网络结构图如下图所示：
2.数据集准备与训练
本研究使用了包含驾驶员安全带数据的数据集，并通过 Labelimg 标注工具对每张图像中的目标边界框（Bounding Box）及其类别进行标注。基于此数据集，采用 YOLOv8n 模型进行训练。训练完成后，对模型在验证集上的表现进行了全面的性能评估与对比分析。整个模型训练与评估流程包括以下步骤：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别主要集中于驾驶行为。数据集总计包含 5433 张图像，具体分布如下：
训练集：3803 张图像，用于模型学习和优化。
验证集：1086 张图像，用于评估模型在未见过数据上的表现，防止过拟合。
测试集：544 张图像，用于最终评估模型的泛化能力。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集和测试集的图像数量分布：
部分数据集图像如下图所示：
部分标注如下图所示：
这种数据分布方式保证了数据在模型训练、验证和测试阶段的均衡性，为 YOLOv8n 模型的开发与性能评估奠定了坚实基础。
图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入datasets目录下。
接着需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。
data.yaml的具体内容如下：
这个文件定义了用于模型训练和验证的数据集路径，以及模型将要检测的目标类别。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小(根据内存大小调整，最小为1)。
CPU/GPU训练代码如下：
加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
3.YOLOv8模型训练结果与性能评估
在深度学习的过程中，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来了解模型的训练情况。对于 YOLOv8 模型的训练，主要涉及三类损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。这些损失的优化是提升目标检测性能的关键。
损失函数作用说明：
（1）定位损失 (box_loss)：表示预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小表示定位越准确。
（2）分类损失 (cls_loss)：用于衡量锚框与对应的标定分类是否正确，越小表示分类越准确。
（3）动态特征损失 (dfl_loss)：DFLLoss用于回归预测框与目标框之间的距离，并结合特征图尺度进行调整，最终提高目标检测的定位准确性。
训练和验证结果文件存储：
训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，包括：
（1）损失曲线图（Loss Curves）
（2）性能指标曲线图（mAP、精确率、召回率）
（3）混淆矩阵（Confusion Matrix）
（4）Precision-Recall (P-R) 曲线
损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析：
训练指标：
train/box_loss：
描述：边界框预测的损失值变化。
趋势：从 1.6 降低到 1.0，表明边界框回归效果不断优化。
结论：模型的定位能力逐渐提升。
train/cls_loss：
描述：类别预测的损失值变化。
趋势：从 2.5 降低到 0.6，表明分类误差显著减少。
结论：模型的分类能力显著提高。
train/dfl_loss：
描述：分布式焦点损失的变化。
趋势：从 1.4 降低到 1.1，呈现平稳下降。
结论：细粒度定位能力逐渐优化。
验证指标：
val/box_loss：
趋势：从 1.6 降到 1.2，与训练集趋势一致。
结论：验证集上的定位能力与训练集接近，未出现过拟合。
val/cls_loss：
趋势：从 1.6 降到 0.6，与训练集类似。
结论：分类能力在验证集上也得到了显著提升。
val/dfl_loss：
趋势：从 1.5 降到 1.25。
结论：验证集的细粒度定位能力与训练集一致。
性能指标：
metrics/precision(B)：
描述：精确率从 0.65 上升到 0.9，表明模型逐渐减少误报。
结论：检测准确性不断增强。
metrics/recall(B)：
描述：召回率从 0.65 上升到 0.9，表明漏报逐渐减少。
结论：模型检测覆盖率显著提高。
metrics/mAP50(B)：
描述：验证集 mAP 从 0.35 上升到 0.95。
结论：模型在宽松 IoU 条件下表现优秀。
metrics/mAP50-95(B)：
描述：mAP 从 0.35 上升到 0.65。
结论：模型在严格 IoU 条件下仍表现良好，但略低于mAP@0.5。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
曲线说明：
蓝色线条（person-noseatbelt）:
（1）表示未系安全带的检测精度和召回率曲线。
（2）精确率：0.965
（3）曲线整体靠近 1，说明模型对该类别的检测性能非常优秀。
橙色线条（person-seatbelt）:
（1）表示已系安全带的检测精度和召回率曲线。
（2）精确率：0.959
（3）曲线稍低于蓝色线条，说明模型对已系安全带的检测稍弱一些，但仍表现良好。
深蓝色粗线条（all classes）:
（1）表示所有类别的平均检测性能。
（2）mAP@0.5 = 0.962
（3）这条线概括了模型在所有类别上的综合表现。
结论：模型性能非常出色，能够可靠地检测驾驶员是否系安全带，在实际场景中具有很好的适用性。
混淆矩阵 (Confusion Matrix) 分析
该混淆矩阵展示了模型对三类目标的分类效果：未系安全带 (person-noseatbelt)、已系安全带 (person-seatbelt)、以及背景 (background)。
分类性能评估：
未系安全带 (person-noseatbelt)：
（1）精确率：0.908
（2）召回率：0.913
已系安全带 (person-seatbelt)：
（1）精确率：0.94
（2）召回率：0.957
结论：
模型总体分类性能良好，少量误分类集中在视觉特征相似的类别之间（如未系安全带与背景、已系安全带与背景）。
4.检测结果识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
imgTest.py 图片检测代码如下：
加载所需库：
（1）from ultralytics import YOLO：导入YOLO模型类，用于进行目标检测。
（2）import cv2：导入OpenCV库，用于图像处理和显示。
加载模型路径和图片路径：
（1）path = ‘models/best.pt’：指定预训练模型的路径，这个模型将用于目标检测任务。
（2）img_path = “TestFiles/imagetest.jpg”：指定需要进行检测的图片文件的路径。
加载预训练模型：
（1）model = YOLO(path, task=’detect’)：使用指定路径加载YOLO模型，并指定检测任务为目标检测 (detect)。
（2）通过 conf 参数设置目标检测的置信度阈值，通过 iou 参数设置非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值。
检测图片：
（1）results = model(img_path)：对指定的图片执行目标检测，results 包含检测结果。
显示检测结果：
（1）res = results[0].plot()：将检测到的结果绘制在图片上。
（2）cv2.imshow(“YOLOv8 Detection”, res)：使用OpenCV显示检测后的图片，窗口标题为“YOLOv8 Detection”。
（3）cv2.waitKey(0)：等待用户按键关闭显示窗口
这张图说明了模型在橙子品质分级任务中的出色表现，特别是对于“成熟橙子”和“未成熟橙子”的检测精度非常高。如果需要进一步优化，可以关注数据集的平衡性或改进特征学习。
执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
这段输出是基于YOLOv8模型对图片“imagetest.jpg”进行检测的结果，具体内容如下：
图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为640×640像素。
检测结果：
（1）模型在图片中检测到 1 个未系安全带（person-noseatbelt）。
处理速度：
（1）预处理时间: 3.1 毫秒
（2）推理时间: 6.4 毫秒
（3）后处理时间: 60.4 毫秒
运行显示模型能够高效检测驾驶员安全带佩戴状态，输出结果清晰，并具备快速推理能力。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.主要功能：
（1）可用于实时检测目标图片中的安全带检测；
（2）支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
（3）界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
（4）支持图片或者视频的检测结果保存。
2.检测结果说明：
（1）置信度阈值：当前设置为0.25，表示检测系统只会考虑置信度高于25%的目标进行输出，置信度越高表示模型对检测结果的确信度越高。
（2）交并比阈值：当前设置为0.70，表示系统只会认为交并比（IoU）超过70%的检测框为有效结果。交并比是检测框与真实框重叠区域的比值，用于衡量两个框的相似程度，值越高表明重叠程度越高。
这两个参数通常用于目标检测系统中，调整后可以影响模型的检测精度和误检率。
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
用时（Time taken）:
（1）这表示模型完成检测所用的时间为0.049秒。
（2）这显示了模型的实时性，检测速度非常快。
目标数目（Number of objects detected）:
（1）检测到的目标数目为1，表示这是当前检测到的第1个目标。
目标选择(下拉菜单)：全部:
（1）这里有一个下拉菜单，用户可以选择要查看的目标类型。
（2）在当前情况下，选择的是“全部”，意味着显示所有检测到的目标信息。
语音提醒（Voice Reminder）:
（1）异常语音提醒：（警告：驾驶员未佩戴安全带，请立即佩戴！）
目标检测类型：
结果（Result）:
（1）当前选中的结果为 “驾驶员未系安全带”，表示系统正在高亮显示检测到的“person-noseatbelt”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“驾驶员未系安全带”类别的置信度为90.88%。
（2）置信度反映了模型的信心，置信度越高，模型对这个检测结果越有信心。
目标位置（Object location）:
（1）xmin: 480, ymin: 191：目标的左上角的坐标(xmin, ymin)，表示目标区域在图像中的位置。
（2）xmax: 636, ymax: 327：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。
这些坐标表示在图像中的目标区域范围，框定了检测到的“驾驶员未系安全带”的位置。
这张图展示了驾驶员安全带的一次检测结果，包括检测时间、检测到的种类、各行为的置信度、目标的位置信息等。用户可以通过界面查看并分析检测结果，提升驾驶员安全带检测的效率。
3.图片检测说明
（1）驾驶员未系安全带
（2）驾驶员已系安全带
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，或者点击打开文件夹按钮，选择需要批量检测图片所在的文件夹。
操作演示如下：
（1）点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
（2）点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统识别出图片中的驾驶员安全带情况，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型、置信度、以及目标的位置坐标信息。
4.视频检测说明
点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统对视频进行实时分析，检测到驾驶员安全带并显示检测结果。表格显示了视频中多个检测结果的置信度和位置信息。
这个界面展示了系统对视频帧中的多目标检测能力，能够准确识别驾驶员安全带，并提供详细的检测结果和置信度评分。
5.摄像头检测说明
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头。
检测结果：系统连接摄像头进行实时分析，检测到驾驶员安全带并显示检测结果。实时显示摄像头画面，并将检测到的行为位置标注在图像上，表格下方记录了每一帧中检测结果的详细信息。
6.保存图片与视频检测说明
点击保存按钮后，会将当前选择的图片(含批量图片)或者视频的检测结果进行保存。
检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
保存的检测结果文件如下：
（1）图片保存
（2）视频保存
– 运行 train.py
1.训练参数设置
（1）data=data_yaml_path: 使用data.yaml中定义的数据集。
（2）epochs=150: 训练的轮数设置为150轮。
（3）batch=4: 每个批次的图像数量为4（批次大小）。
（4）name=’train_v8′: 训练结果将保存到以train_v8为名字的目录中。
（5）optimizer=’SGD’: 使用随机梯度下降法(SGD)作为优化器。
虽然在大多数深度学习任务中，GPU通常会提供更快的训练速度。
但在某些情况下，可能由于硬件限制或其他原因，用户需要在CPU上进行训练。
温馨提示：在CPU上训练深度学习模型通常会比在GPU上慢得多，尤其是像YOLOv8这样的计算密集型模型。除非特定需要，通常建议在GPU上进行训练以节省时间。
2.训练日志结果
这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。
训练总时长：
（1）模型在训练了150轮后，总共耗时 2.571小时。
（2）本次训练使用了 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti GPU。
（3）表现出较高的训练效率，得益于YOLOv8模型的优化设计和高性能硬件的支持。
验证结果：
（1）mAP@0.5（平均精度）为0.963，表明模型在IoU阈值为0.5时表现较好。
（2）mAP@0.5:0.95（多个IoU阈值下的平均精度）为0.654，表明模型在更严格的评估标准下仍具备较好的泛化能力。
速度：
（1）0.2ms 预处理时间
（2）1.3ms 推理时间
（3）0.7ms 后处理时间
（4）总体速度较快，适合实时应用。
结果保存：
（1）Results saved to runs\detect\train_v8：验证结果保存在 runs\detect\train_v8 目录下。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
（1）模型对两个类别（person-noseatbelt和person-seatbelt）的检测均表现出较高的精度和召回率，表明其对未系安全带和已系安全带状态的区分能力较强。
（2）该模型的检测精度和实时性非常适合部署于实际场景，用于驾驶员安全带佩戴的智能监控系统。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
– 客服QQ：3666308803
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
评论(0)