本研究提出并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的学生课堂行为检测系统，旨在解决传统课堂管理中难以实时、全面掌控学生行为状态的问题。
项目信息
编号：PDV-14
大小：981M
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
本研究提出并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的学生课堂行为检测系统，旨在解决传统课堂管理中难以实时、全面掌控学生行为状态的问题。该系统能够实时检测学生在课堂中的行为表现，包括常见的学习、睡觉以及玩手机等行为。通过智能化技术的引入，教师能够在课堂上获得实时反馈，更好地了解学生的课堂参与度，提升教学质量。
本系统采用YOLOv8深度学习模型作为核心算法，利用其强大的目标检测能力，精准识别和分类学生的不同行为状态。模型训练和测试均基于自定义的数据集，涵盖了大量的课堂场景与学生行为，以确保模型的泛化能力和实际应用效果。同时，系统通过PyQt5框架设计了一套直观、友好的人机交互界面，用户能够方便地进行视频流的处理与分析，查看实时检测结果。
系统的工作流程如下：首先，通过摄像头获取课堂视频数据，系统对视频流进行逐帧处理，将每帧图像输入到YOLOv8模型中进行检测。模型输出检测框以及对应的行为类别，如“学习”、“睡觉”、“玩手机”等，检测结果会在用户界面中以标注的形式呈现，教师可以实时监控每个学生的行为状态。此外，系统还可以记录检测数据，为后续的行为统计和分析提供依据。
为提升检测的准确性与系统的鲁棒性，论文在模型的训练过程中，结合了大量的数据增强技术，如图像旋转、缩放、光照变化等，以模拟真实课堂中可能遇到的复杂场景。同时，为了确保系统的实时性，论文对YOLOv8模型进行了适当的优化，并对系统的整体架构进行了合理的设计与调整。
实验结果表明，所设计的学生课堂行为检测系统在检测准确率和实时性方面表现良好，能够在复杂的课堂环境下有效识别和分类学生的多种行为状态。系统的检测结果不仅能够帮助教师实时监控学生的课堂表现，还为后续的课堂行为分析与学生管理提供了技术支持。通过该系统，教师可以更加有效地管理课堂，识别出不专心的学生行为，并及时采取措施，从而提高课堂教学的效果。
本研究所提出的基于YOLOv8深度学习的学生课堂行为检测系统为智能化课堂管理提供了一种可行的解决方案，具有较高的应用价值和广阔的推广前景。未来的工作将包括扩展行为检测的种类、提升检测精度以及增强系统的稳定性与可扩展性，以进一步提升系统在实际应用中的表现。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对train.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
项目数据
Tipps：通过搜集关于数据集为各种各样的课堂行为相关图像，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分3个检测类别，分别是learning 表示 “学习”、using phone 表示 “打手机”、sleeping 表示 “睡觉”。
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，这里是一类图片，就是using phone。
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
本研究使用了包含各种课堂行为相关图像的数据集，并通过Labelimg标注工具对每张图像中的目标边框（Bounding Box）及其类别进行标注。然后主要基于YOLOv8n这种模型进行模型的训练，训练完成后对模型在验证集上的表现进行全面的性能评估及对比分析。模型训练和评估流程基本一致，包括：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别为学习、打手机、睡觉，数据集中共计包含2032张图像，其中训练集占1422张，验证集占203张，测试集占407张。部分图像如下图所示：
部分标注如下图所示：
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Data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：
train: E:\classDetectionV8\datasets\dataset\images\train 训练集的路径
val: E:\classDetectionV8\datasets\dataset\images\val 验证集的路径
test: datasets/dataset/images/test 测试集的路径(可选)
nc: 3：模型检测的类别数，共有3个类别。
names: [‘learning’, ‘using phone’, ‘sleeping’]
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)。
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=250: 设定训练的轮数为250轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）device=0: 设定在GPU设备0上进行训练（如果有GPU）。
（5）cache=True: 设定为缓存数据集以加快训练速度。
（6）workers=0: 设定使用的并行处理线程数为0（在某些情况下，这可以避免数据加载瓶颈）。
（7）name=’train’: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
CPU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: 设置训练和验证数据集的路径，读取数据集配置信息。
（2）epochs=250: 设置训练的轮次为250轮。
（3）batch=2: 设置每个批次的样本数量为2。
3.训练结果评估
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）。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，具体如下：
各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分，通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
训练结果如下：
这张图展示了YOLOv8模型在训练和验证过程中的多个重要指标的变化趋势，具体如下：
train/box_loss:
（1）该图展示了在训练过程中，YOLOv8模型的边界框回归损失(box loss)随训练轮次的变化情况。
（2）损失随着训练的进行逐渐下降，表明模型在逐渐学习如何准确预测物体的边界框。
train/cls_loss:
（1）该图展示了分类损失(classification loss)在训练过程中的变化趋势。
（2）分类损失下降表明模型在逐渐提高对物体类别的识别能力。
train/dfl_loss:
（1）这是方向聚合损失(Distribution Focal Loss)的变化趋势，表示模型在边界框回归时的精度。
（2）随着训练进行，损失逐渐减少，说明模型的预测变得更加精确。
metrics/precision(B):
（1）这是模型在训练过程中的精度(precision)指标，表示模型预测为正例的样本中有多少是真正的正例。
（2）精度逐渐提升，表明模型的预测准确率在提高。
metrics/recall(B):
（1）该图展示了训练过程中召回率(recall)的变化，表示所有正例中有多少被模型正确预测。
（2）召回率上升说明模型越来越能够识别出所有的正例。
val/box_loss:
（1）这是验证集上的边界框损失，验证模型在未见过的数据上的表现。
（2）损失下降表示模型对新数据的边界框预测效果逐步提高。
val/cls_loss:
（1）验证集上的分类损失，显示了模型对新数据集上物体分类的能力。
（2）损失逐渐降低，表示模型的泛化能力有所提升。
val/dfl_loss:
（1）验证集上的方向聚合损失，同样表明模型在验证集上的预测精度。
（2）损失下降表明模型对新数据的预测更加精确。
metrics/mAP50(B):
（1）该图表示模型在不同IoU阈值下的平均精度(mAP)，通常用于评估检测模型的总体性能。
（2）图中显示随着训练的进行，mAP逐渐上升，表明模型的整体性能越来越好。
metrics/mAP50-95(B):
（1）展示了在IoU阈值从0.5到0.95之间的平均精度，称为严格条件下的mAP，表示模型在不同IoU下的检测能力。
（2）曲线逐渐上升并趋于稳定，表明模型在各种IoU阈值下表现出较好的鲁棒性。
整体来看，这些图表清楚地展示了YOLOv8模型在训练过程中损失逐渐下降，性能指标逐步提升的趋势，说明模型在不断优化其检测和分类能力。
该图为精度-召回率曲线（Precision-Recall Curve），展示了不同类别的检测精度与召回率之间的关系。以下是详细解释：
精度 (Precision)：
（1）表示模型预测的正样本中有多少是正确的。
（2）精度越高，说明模型的误报率（将负样本预测为正样本）越低。
召回率 (Recall)：
（1）表示实际正样本中有多少被模型正确识别。
（2）召回率越高，说明模型在识别正样本方面的遗漏率较低。
不同颜色的曲线：
1.蓝色（learning 0.893）：
（1）代表模型对学生“学习”这一行为的检测表现。
（2）0.893表示该类别的平均精度（AP，Average Precision）。
2.橙色（using phone 0.961）：
（1）代表模型对“使用手机”这一行为的检测表现。
（2）该类别的AP为0.961，说明模型对该类别的检测非常准确。
3.绿色（sleeping 0.973）：
（1）代表模型对“睡觉”行为的检测表现。
（2）该类别的AP为0.973，模型对这一类别的检测效果非常好。
4.粗蓝色曲线（all classes 0.943 mAP@0.5）：
（1）代表所有类别的平均检测精度，mAP（mean Average Precision）为0.943。
（2）说明模型在不同类别上的整体表现较好。
曲线形状：
（1）曲线靠近右上角表明模型的精度和召回率都较高。
（2）曲线下方的部分表示在召回率较高时，模型的精度可能会下降。
该图显示了模型在检测“学习”、“使用手机”和“睡觉”这三种行为时的精度-召回率表现。总体上，模型的检测精度较高，mAP为0.943，说明模型在检测多个类别时具有较强的能力，尤其是对“使用手机”和“睡觉”的行为检测表现尤为出色。
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 = ‘runs/v8-4-pose-all2/weights/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/image1.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
此代码的功能是加载一个预训练的YOLOv8模型，对指定的图片进行目标检测，并将检测结果显示出来。
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：
这段代码输出显示了使用YOLOv8模型对图像image1.jpg进行行为检测的结果。以下是输出内容的详细说明：
图像路径与尺寸：
（1）图像路径：E:\classDetectionV8\TestFiles\image1.jpg
（2）图像尺寸：448×640
检测结果：
（1）在图像中检测到了 8 个”学习”行为 (learnings)。
速度（Speed）：
（1）预处理时间：3.6 毫秒
（2）推理时间：16.4 毫秒
（3）后处理时间：4.2 毫秒
（4）这些时间表明了模型在每张图像上的不同阶段的处理耗时。
检测结果的细节（ultralytics.engine.results.Results object）：
1.boxes: 这是一个包含检测框信息的对象，其中存储了每个检测到的对象的边界框（位置坐标和大小）。
2.keypoints, masks, obb: 这些项都为None，表明没有检测到关键点、掩码或其他特殊物体。
3.names: 定义了行为类别：
（1）0: ‘learning’ 表示学习行为
（2）1: ‘using phone’ 表示使用手机行为
（3）2: ‘sleeping’ 表示睡觉行为
4.orig_img: 原始图像的数据数组，显示图像的RGB像素值。
5.orig_shape: 原始图像的尺寸是 409×600。
6.path: 图像的存储路径。
7.save_dir: 检测结果保存的目录为 runs\detect\predict。
这段结果展示了模型对图像的处理，包括它在不同类别上检测到的对象数量、处理速度以及检测结果的保存路径。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.主要功能：
（1）可用于实时检测课堂图片中的学生行为;
（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：
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0.074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）这表示在图像中检测到了33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。
类型（Type）:
（1）这表示检测到的目标类型是“玩手机”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“玩手机”类别的置信度为94.67%。
（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: 654, ymin: 303：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: 843, ymax: 622：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。
这张图显示了一个检测系统的具体结果，包括检测到的目标数量、检测时间、目标类型、置信度以及目标在图像中的位置坐标。这类界面通常用于显示模型在图像中定位和识别到的目标，并提供相关的位置信息和置信度评分。
3.图片检测说明
（1）学生课堂行为综合显示
（2）学生课堂睡觉行为显示
（3）学生课堂玩手机行为显示
（4）学生课堂学习行为显示
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学生行为，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型（学生行为）、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，检测到学生行为并显示检测结果。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，能够准确识别学生行为，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，检测到学生行为并显示检测结果。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）epochs 参数设置了训练的轮数。在此设置下，模型将对数据集进行150轮的训练。
（2）device=0 参数指定了在哪个设备上运行训练过程。0通常表示使用第一个GPU。
（3）这里指定训练在GPU上进行。
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。
（1）在GPU上总共使用了2.080小时完成250个epochs的训练。
（2）最终模型的性能评估显示在mAP50-95下，在此图中，mAP50-95为100%，表示模型在验证集上表现非常好。
这张图表明了YOLOv8模型经过250个Epoch的训练后，达到了非常高的检测性能（mAP50-95为100%）。训练过程中的各项损失指标也在逐渐降低，说明模型在训练过程中逐步收敛。
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：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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