基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测

基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/lanboAI/article/details/143323720

一、简介

基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统是在PyTorch框架下实现的。这是一个完整的项目，包含了代码部分、精心整理的数据集、训练完备的模型权重、详实的模型训练记录、直观友好的UI界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等）。

该系统的UI界面是通过tkinter设计并成功实现的。该项目可在Windows、Linux（Ubuntu、CentOS）、Mac系统下运行，可外接USB摄像头或直接使用笔记本摄像头实现摄像实时检测。

该项目是在PyCharm和Anaconda搭建的虚拟环境执行，PyCharm和Anaconda的安装和配置可参考以下教程：

• Windows保姆级的PyCharm+Anaconda搭建Python虚拟环境
• 在Linux系统(Ubuntu, CentOS)用PyCharm+Anaconda搭建Python虚拟环境

二、项目介绍

1. 项目结构

2. 模型训练、验证

该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练。自己训练的步骤如下：

1. 修改data/data.yaml中的数据集路径
2. 模型训练：运行train.py文件
3. 模型验证：当模型训练完成后，运行val.py文件
4. 使用模型：运行gui.py文件即可通过GUI界面展示模型效果

3. 数据集

部分数据展示：

4. GUI界面（技术栈：tkinter+python+opencv）

• a. GUI初始界面
• b. 图像检测界面
• c. 视频或摄像实时检测界面

5. 模型训练和验证的一些指标及效果

三、总结

以上即为整个项目的介绍，完整的项目包括代码、数据集、训练好的模型权重、模型训练记录、UI界面和各种模型指标等。整套全部资料，一步到位，省心省力。若项目使用过程中出现问题，请及时交流！