💡本文主要內容：本項目基于YOLO11深度學習目標檢測算法，設計并實現了一個人體坐姿檢測系統。系統能夠自動識別圖像或視頻中的多種坐姿類型（如：正常坐姿、不良坐姿等），為健康監測、智能教室、辦公環境管理等場景提供技術支持。
1.數據集介紹
數據集
????????本項目數據集包含多種場景下的人體坐姿圖片，涵蓋了正常坐姿、駝背、側身、翹腿等多種常見坐姿。所有圖片均經過人工標注，標注內容包括不同坐姿類別
細節圖示例
2.基于YOLOv11的人體坐姿檢測
修改sitting_pose_data.yaml
train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images
nc: 2
names: ['sitting_bad',?'sitting_good']啟動訓練?????
import?torch
from?ultralytics?import?YOLO
from?pathlib?import?Path
def?main():"""快速訓練主函數"""print("🧍?♂? 人體坐姿檢測 - 快速GPU訓練 (本地模型)")print("="?*?60)# 檢查GPUif?torch.cuda.is_available():device_name = torch.cuda.get_device_name(0)print(f"? 使用GPU:?{device_name}")device =?'cuda'else:print("? GPU不可用，使用CPU")device =?'cpu'3.訓練結果分析
混淆矩陣
????????本圖為混淆矩陣，用于展示模型在各個坐姿類別上的預測準確性。橫軸為真實類別，縱軸為模型預測類別。每個格子的數值表示對應真實類別被預測為某類別的樣本數量。對角線上的數值表示被正確分類的樣本數，越大越好。非對角線上的數值表示分類錯誤的樣本數，數值越小越好。顏色越深表示數量越多，顏色越淺表示數量越少。從圖中可以看出，絕大多數樣本被正確分類，說明模型對“sitting_bad”，“sitting_good”，“background”三類的區分能力較強。混淆矩陣有助于分析模型在哪些類別上容易混淆，為后續優化數據集或模型提供參考。
F1分數-置信度曲線
????????本圖為F1-Confidence曲線，展示了模型在不同置信度閾值下的F1分數變化情況。曲線中分別繪制了“sitting_bad”、“sitting_good”兩個類別的F1分數，以及整體平均F1分數。橫軸為置信度閾值，縱軸為F1分數。可以看到，隨著置信度閾值的提升，F1分數先升高后降低，說明模型在中等置信度時表現最佳。圖例中標注了“all classes 0.91 at 0.530”，表示當置信度閾值為0.53時，整體F1分數達到最高0.91。曲線整體較為平滑且高位，說明模型對不同坐姿類別均有較好的檢測性能，且對閾值不敏感，魯棒性較好。
精度-置信度曲線
????????本圖為Precision-Confidence曲線，展示了模型在不同置信度閾值下的精確率變化情況。曲線分別繪制了 “sitting_bad”、 “sitting_good”兩個類別的精確率，以及整體平均精確率。橫軸為置信度閾值，縱軸為精確率。精確率越高，說明模型預測為正樣本時正確的比例越高。圖例中標注了“all classes 1.00 at 0.918”，表示當置信度閾值為0.918時，整體精確率達到最高1.00。曲線整體呈上升趨勢，說明隨著置信度閾值的提高，模型的預測更加“保守”，但正確率也隨之提升。
精度-召回率曲線
?????????本圖為Precision-Recall曲線，展示了模型在不同召回率下的精確率表現。曲線分別繪制了“sitting_bad”、“sitting_good”兩個類別的PR曲線，以及整體平均PR曲線。橫軸為召回率，縱軸為精確率，曲線越靠近右上角，說明模型性能越好。圖例中標注了各類別的mAP@0.5值，以及整體mAP@0.5=0.955。曲線大部分區域保持在高位，說明模型在不同閾值下都能保持較高的精確率和召回率。曲線下的面積（mAP值）反映了模型在不同召回率下的平均精度表現，是衡量檢測模型性能的重要指標。
召回率-置信度曲線
????????本圖為Recall-Confidence曲線，展示了模型在不同置信度閾值下的召回率變化情況。曲線分別繪制了 “sitting_bad”、“sitting_good”兩個類別的召回率，以及整體平均召回率。橫軸為置信度閾值，縱軸為召回率。召回率越高，說明模型能夠檢測出更多的真實目標。圖例中標注了“all classes 1.00 at 0.000”，表示當置信度閾值為0時，整體召回率達到最高1.00。 曲線整體呈下降趨勢，說明隨著置信度閾值的提高，模型變得更加“嚴格”，但漏檢的概率也隨之增加。
4.Flask Web界面與系統設計
4.1Flask簡介 ?
Flask 是一個用 Python 編寫的輕量級 Web 應用框架，具有簡單易用、擴展性強等特點。它非常適合快速開發和部署基于 Web 的人工智能應用。通過 Flask，可以將深度學習模型與前端界面無縫集成，實現模型的在線推理和結果可視化
? 4.2安裝Flask ?
pip install flask? 4.3系統功能與運行方式 ?
python?app.py圖片檢測實例：
