YOLOv8吸烟喝水打电话识别检测系统（项目源码+YOLO数据集+模型权重+UI界面+python+深度学习+环境配置）

摘要本研究基于YOLOv8目标检测算法构建了一个面向公共场所安全监控的吸烟、喝水、打电话行为检测系统。系统共检测3类行为smoke吸烟、drink喝水、phone打电话。训练数据集包含3157张标注图像验证集350张。实验结果表明系统在验证集上的平均精度均值mAP50达到0.812其中喝水检测性能最优召回率0.937打电话检测次之召回率0.854吸烟检测相对较弱召回率0.646。归一化混淆矩阵显示吸烟行为易被误判为背景33%漏检存在一定改进空间。总体而言该系统在喝水与打电话检测上具备良好的实用价值吸烟检测需进一步优化数据与训练策略。引言随着公共安全与行为监控需求的不断提升自动检测人员的不当或危险行为如吸烟、违规打电话等成为智能视频分析系统的重要任务。传统的人工监控方式效率低、易疲劳难以实现全天候、大规模的实时预警。近年来以YOLO系列为代表的单阶段目标检测算法因其高速度与良好的精度被广泛应用于各类实时行为检测任务中。本研究选取YOLOv8模型针对吸烟、喝水、打电话三类常见且具有管理与安全意义的行为构建专用检测系统。通过对模型训练过程、损失曲线、精度-召回率曲线、混淆矩阵及F1曲线等指标的系统分析评估模型的实际检测能力与不足为后续优化及真实场景部署提供依据。订阅此专栏获取文章项目完整源码和数据集https://blog.csdn.net/m0_68036862/category_13147048.htmlhttps://blog.csdn.net/m0_68036862/category_13147048.html项目演示视频YOLOv8吸烟喝水打电话识别检测系统深度学习项目源码YOLO数据集模型权重UI界面python深度学习环境配置模型训练_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1cV7V6XERm?vd_source549d0b4e2b8999929a61a037fcce3b0fspm_id_from333.788.videopod.sectionshttps://www.bilibili.com/video/BV1cV7V6XERm/目录摘要引言项目演示视频功能模块1、用户管理模块2、界面与交互模块3、检测源管理模块4、检测参数配置模块5、YOLO检测核心模块6、结果显示模块7、结果保存模块8、工具栏功能9、辅助功能10、数据校验模块背景1. 行为检测的重要性2. 技术背景数据集介绍1. 数据来源与标注2. 数据集划分训练过程训练结果​编辑各类别性能分析​编辑​编辑​编辑1. Drink喝水—— 最佳2. Phone打电话—— 中等3. Smoke吸烟—— 较弱训练曲线分析results.png​编辑置信度与精度关系P_curve​编辑常用标注工具项目演示视频功能模块✅用户登录注册支持密码检测密码加密。注册登录✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅参数实时调节置信度和IoU阈值✅支持选择检测目标可以选择一个或者多个类目的目标进行检测✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅日志记录日志标签页记录操作和错误信息带时间戳✅结果保存模块支持图片/视频/摄像头检测结果保存1、用户管理模块功能描述用户注册用户名、密码、确认密码、邮箱选填注册密码SHA256加密存储用户登录用户名密码验证自动跳转主界面用户数据存储JSON文件存储用户信息密码加密、注册时间、邮箱登录状态主界面显示当前登录用户名2、界面与交互模块功能描述玻璃效果界面半透明毛玻璃背景圆角边框现代化视觉风格无边框窗口自定义标题栏支持窗口拖动、最小化、最大化、关闭响应式布局主窗口三栏布局左侧控制区、中央显示区、右侧信息区状态栏显示设备信息、模型状态、当前用户、实时时间3、检测源管理模块功能描述图片检测支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式图片载入视频检测支持MP4/AVI/MOV/MKV格式视频载入摄像头检测实时调用摄像头默认ID 0进行检测检测源切换下拉菜单切换三种检测模式自动更新界面状态4、检测参数配置模块功能描述置信度阈值滑动条调节0-100%步长1%实时显示当前值IoU阈值滑动条调节0-100%步长1%实时显示当前值类别选择动态生成检测类别复选框支持全选/取消全选参数同步参数实时同步到检测器核心5、YOLO检测核心模块功能描述模型加载加载best.pt模型文件自动检测GPU可用性支持CPU/GPU切换多模式检测图片检测、视频检测、摄像头实时检测检测线程基于QThread的多线程处理避免界面卡顿检测结果返回目标类别、置信度、边界框坐标FPS计算实时计算处理帧率进度反馈视频处理进度条实时更新6、结果显示模块功能描述实时画面中央区域显示检测结果图像带标注框统计信息检测状态、目标数量、FPS、处理帧数实时更新检测列表右侧列表显示当前帧所有检测到的目标类别置信度日志记录日志标签页记录操作和错误信息带时间戳占位显示未选择检测源时显示系统LOGO和提示文字7、结果保存模块功能描述保存开关复选框控制是否保存检测结果路径选择自定义保存路径支持图片/视频格式自动识别自动命名保存文件自动添加时间戳detection_result_20240101_120000.jpg视频保存支持检测结果视频录制MP4格式手动保存工具栏保存按钮可随时保存当前画面保存反馈保存成功弹窗提示日志记录保存路径8、工具栏功能功能描述图片按钮快速切换到图片检测模式并打开文件选择器视频按钮快速切换到视频检测模式并打开文件选择器摄像头按钮快速切换到摄像头检测模式保存按钮手动保存当前显示画面9、辅助功能功能描述错误处理统一错误弹窗提示日志记录错误详情资源清理检测停止时自动释放摄像头、视频文件、视频写入器资源时间显示状态栏实时显示系统时间模型状态状态栏显示模型加载状态和当前设备CPU/GPU10、数据校验模块功能描述注册验证用户名长度≥3密码长度≥6密码一致性检查邮箱格式验证协议确认注册前需勾选同意用户协议文件校验模型文件存在性检查文件大小验证≥6MB输入非空登录/注册时必填项非空检查背景1. 行为检测的重要性吸烟在禁烟场所如加油站、医院、图书馆、工厂存在安全隐患或违反规定。喝水属于正常生理行为但在某些特殊岗位如驾驶、生产线操作需区分监控。打电话驾驶中或需集中注意力的场景下属于高风险行为需实时预警。2. 技术背景YOLOv8 是 Ultralytics 于2023年提出的目标检测模型在速度和精度之间实现了较好的平衡。支持分类、检测、分割等多任务并提供易于调优的训练框架。对于小目标、遮挡、姿态变化等复杂场景具有较强的鲁棒性。数据集介绍1. 数据来源与标注数据集来源于公共场所监控视频、网络公开行为图像及部分自采数据。采用人工标注方式目标类别包括smoke吸烟手持或口中香烟drink喝水手持水杯、水瓶等phone打电话手机贴近耳边或手持通话2. 数据集划分数据集图像数量用途训练集3157 张模型训练与参数更新验证集350 张性能评估与超参数调优训练过程训练结果模型整体表现较好但有明显类别不平衡和过拟合迹象。mAP50达到约0.812PR_curve 中 all classes mAP0.5mAP50-95约0.66results.png 中最后一列三类检测中drink喝水表现最好phone打电话中等smoke吸烟相对较弱各类别性能分析1. Drink喝水—— 最佳召回率0.937Precision 接近0.92F1 曲线显示最高 F1 约0.92归一化混淆矩阵中正确预测0.90误判为 background0.10喝水检测非常可靠2. Phone打电话—— 中等召回率0.854Precision 约0.92F1 最高约0.88混淆矩阵中正确0.81误判为 background0.17与 drink 有一定混淆0.02 被误判为 drink3. Smoke吸烟—— 较弱召回率0.646Precision 约0.80F1 最高约0.78混淆矩阵中正确0.65最低误判为 background0.33很高与 drink 有少量混淆训练曲线分析results.png指标趋势结论train/box_loss持续下降正常 ✅train/cls_loss持续下降正常 ✅val/box_loss后期上升轻微过拟合 ⚠️val/cls_loss后期上升轻微过拟合 ⚠️precision上升后趋稳正常 ✅recall上升后趋稳正常 ✅mAP50约 0.66最终可接受 ✅mAP50-95约 0.66中等 ✅过拟合可能原因训练数据量不足或数据多样性不够置信度与精度关系P_curveall classes在置信度 ≈0.886时精度达到1.00各单独类别在低置信度下精度较低建议实际使用时设置置信度阈值 0.5~0.6以平衡精度与召回常用标注工具假设您现在准备好进行标注。有几种开源工具可以帮助简化数据标注流程。以下是一些有用的开放标注工具Label Studio一个灵活的工具支持各种标注任务并包含用于管理项目和质量控制的功能。 CVAT一个强大的工具支持各种标注格式和可定制的工作流程使其适用于复杂的项目。 Labelme一个简单易用的工具可以快速标注带有多边形的图像非常适合简单的任务。 LabelImg: 一款易于使用的图形图像标注工具特别适合以 YOLO 格式创建边界框标注。这些开源工具经济实惠并提供一系列功能来满足不同的标注需求。界面核心代码订阅此专栏获取文章项目完整源码和数据集https://blog.csdn.net/m0_68036862/category_13147048.htmlhttps://blog.csdn.net/m0_68036862/category_13147048.html项目演示视频YOLOv8吸烟喝水打电话识别检测系统深度学习项目源码YOLO数据集模型权重UI界面python深度学习环境配置模型训练_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1cV7V6XERm?vd_source549d0b4e2b8999929a61a037fcce3b0fspm_id_from333.788.videopod.sectionshttps://www.bilibili.com/video/BV1cV7V6XERm/