【人工智能毕设课设】基于YOLOv9实现的线下课堂学生上课状态识别检测系统（附项目源码和数据集下载）
onnxrun 2024-10-25 09:31:12 阅读 57
项目完整源码与模型
源码：项目完整源码及教程-点我下载数据集：学生上课状态检测数据集-点我下载
基于YOLOv9的线下课堂学生上课状态识别检测系统
项目简介
在现代教育环境中，教师对于学生在课堂上的状态监控需求日益增加。传统的监控方式往往依赖于人工观察，不仅效率低下，而且难以做到全面覆盖。为了解决这个问题，我们基于YOLOv9（You Only Look Once version 9）开发了一个线下课堂学生上课状态识别检测系统。该系统能够自动识别学生的上课状态，包括注意力集中、打瞌睡、玩手机等行为，从而帮助教师更好地管理课堂。
本文将详细介绍该系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线，以便读者能够快速上手并应用于实际场景中。
项目结构
Python源码：包含系统的核心算法、数据处理、模型加载与推理等部分。运行教程：详细指导如何安装依赖、配置环境、运行系统等步骤。训练好的模型：提供已经训练好的YOLOv9模型权重文件，可以直接用于推理。评估指标曲线：展示模型在训练过程中的准确率、召回率、F1分数等指标的变化情况。
Python源码详解
1. 环境配置
首先，确保你的开发环境中安装了以下依赖库：
PyTorchOpenCVNumPyMatplotlibYOLOv9官方库（或相关实现）
可以使用以下命令安装这些依赖：
<code>pip install torch torchvision opencv-python-headless numpy matplotlib
# 根据需要安装YOLOv9的实现库，具体步骤请参考官方文档
博主环境如下：(供参考，也可以配置与我一样)
【说明】
1、以下是我训练测试环境的软件包及版本，博主用的是python3.9，供参考。
2、自己训练测试不一定非得与我的环境软件包本本一摸一样。
3、博主使用的显卡型号位英伟达2080ti
Package Version
------------------------ --------------------
absl-py 2.1.0
albucore 0.0.12
albumentations 1.4.12
annotated-types 0.7.0
asttokens 2.4.1
certifi 2024.7.4
charset-normalizer 3.3.2
contourpy 1.2.1
cycler 0.12.1
decorator 5.1.1
eval_type_backport 0.2.0
exceptiongroup 1.2.2
executing 2.0.1
filelock 3.15.4
fonttools 4.53.1
fsspec 2024.6.1
gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43
grpcio 1.65.1
idna 3.7
imageio 2.34.2
importlib_metadata 8.2.0
importlib_resources 6.4.0
ipython 8.18.1
jedi 0.19.1
Jinja2 3.1.4
kiwisolver 1.4.5
lazy_loader 0.4
Markdown 3.6
MarkupSafe 2.1.5
matplotlib 3.9.1
matplotlib-inline 0.1.7
mpmath 1.3.0
networkx 3.2.1
numpy 1.26.4
nvidia-cublas-cu12 12.1.3.1
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.1.105
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.1.105
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.1.105
nvidia-cudnn-cu12 9.1.0.70
nvidia-cufft-cu12 11.0.2.54
nvidia-curand-cu12 10.3.2.106
nvidia-cusolver-cu12 11.4.5.107
nvidia-cusparse-cu12 12.1.0.106
nvidia-nccl-cu12 2.20.5
nvidia-nvjitlink-cu12 12.5.82
nvidia-nvtx-cu12 12.1.105
opencv-python 4.10.0.84
opencv-python-headless 4.10.0.84
packaging 24.1
pandas 2.2.2
parso 0.8.4
pexpect 4.9.0
Pillow 9.1.0
pip 24.0
prompt_toolkit 3.0.47
protobuf 4.25.4
psutil 6.0.0
ptyprocess 0.7.0
pure_eval 0.2.3
pycocotools 2.0.8
pydantic 2.8.2
pydantic_core 2.20.1
Pygments 2.18.0
pyparsing 3.1.2
python-dateutil 2.9.0.post0
pytz 2024.1
PyYAML 6.0.1
requests 2.32.3
scikit-image 0.24.0
scipy 1.13.1
seaborn 0.13.2
setuptools 69.5.1
six 1.16.0
slim 0.1
smmap 5.0.1
stack-data 0.6.3
sympy 1.13.1
tensorboard 2.17.0
tensorboard-data-server 0.7.2
tf-slim 1.1.0
thop 0.1.1.post2209072238
tifffile 2024.7.24
tomli 2.0.1
torch 1.10.1+cu111
torchaudio 0.10.1+cu111
torchvision 0.11.2+cu111
tqdm 4.66.4
traitlets 5.14.3
triton 3.0.0
typing_extensions 4.12.2
tzdata 2024.1
urllib3 2.2.2
wcwidth 0.2.13
Werkzeug 3.0.3
wheel 0.43.0
zipp 3.19.2
2. 数据处理
数据处理部分包括数据集的准备、标注文件的解析以及数据增强等。我们使用了自定义的数据集格式，其中包含学生上课状态的图片和对应的标注文件（XML或JSON格式）。
# 数据集加载与预处理示例代码
from dataset import CustomDataset
dataset = CustomDataset(root='path/to/dataset', transform=transforms.Compose([...]))code>
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=4)
3. 模型加载与推理
我们使用YOLOv9作为目标检测模型，并加载训练好的权重文件。推理部分包括图片预处理、模型前向传播和后处理（如NMS非极大值抑制）等步骤。
# 模型加载与推理示例代码
import torch
from models.yolo import YOLOv9
model = YOLOv9(weights='path/to/weights/yolov9.pt')code>
model.eval()
# 图片推理示例
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
results = model(img)
# 后处理：解析检测结果并绘制边界框
4. 结果展示
检测结果通过OpenCV绘制在原始图片上，并显示学生的上课状态。
# 结果展示示例代码
for result in results:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = result
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, f'{ -- -->class_names[int(cls)]} { conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Detected Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行教程
1. 下载项目代码
源码：项目完整源码及教程-点我下载数据集：学生上课状态检测数据集-点我下载
2. 配置环境
按照上述环境配置部分安装依赖库，并确保Python版本符合要求。
3. 准备数据集
将你的数据集按照项目要求的格式整理好，并放置在指定目录下。
4. 运行系统
使用命令行或IDE运行主程序文件（如main.py），并传入必要的参数（如数据集路径、模型权重文件路径等）。
python main.py --dataset_path path/to/dataset --weights_path path/to/weights/yolov9.pt
训练好的模型
我们提供了已经训练好的YOLOv9模型权重文件，可以直接用于推理。你可以从项目中的models/weights目录下找到这些文件。
训练过程截图，迭代200次
评估指标曲线
在训练过程中，我们记录了模型的准确率、召回率、F1分数等指标的变化情况，并绘制了评估指标曲线。这些曲线可以帮助你了解模型的训练效果和性能。
PR曲线
数据集标签分布
结论
本文详细介绍了基于YOLOv9的线下课堂学生上课状态识别检测系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线。该系统能够自动识别学生的上课状态，为教师提供有力的辅助工具。希望读者能够通过本文快速上手该系统，并在实际应用中取得良好的效果。
注意：以上内容为示例模板，具体实现细节、代码路径、数据集格式等需要根据实际情况进行调整。此外，由于YOLOv9的实现可能随着版本更新而发生变化，请参考最新的官方文档或相关资源。
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