摘要：開發教室人員檢測與計數系統對于優化教學資源和提升教學效率具有重要意義。本篇博客詳細介紹了如何利用深度學習構建此系統，并提供了完整的實現代碼。該系統基于強大的YOLOv8算法，并對比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能，展示了不同模型的mAP、F1 Score等性能指標。文章深入探討了YOLOv8算法的原理，提供了相應的Python代碼、訓練數據集，并封裝成一個基于PySide6的美觀UI界面。

該系統能夠精準檢測和計數教室內的人員，適用于自動化人員考勤計數等場景，支持選擇圖片、圖片文件夾、視頻文件以及開啟攝像頭檢測，包括熱力圖分析、標記框、人數統計、可調Conf、IOU參數、結果可視化等功能。還設計了基于SQLite數據庫的用戶注冊登錄管理界面、可點擊按鈕切換不同模型、可方便修改的UI界面。本文旨在為深度學習新手提供指導，代碼和數據集見文末。本文結構如下：

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前言

????????在當前的教育技術領域，教室人員檢測與計數不僅是智慧教室構建的基礎環節，也是提高教育質量和教學效率的關鍵技術。隨著人工智能和計算機視覺技術的迅猛發展，利用高級算法進行精確的人員檢測和計數已經成為可能，它對于優化教學資源配置、提升課堂互動質量、保障教學環境安全等方面具有重要的實際應用價值。特別是在新冠疫情背景下，教室人員計數對于實現社交距離的監控、控制教室人流密度，減少病毒傳播風險具有重要意義。

????????基于深度學習的目標檢測模型，如YOLO(You Only Look Once)系列，因其高效性和準確度在人員檢測領域得到了廣泛應用。從YOLOv5¹到最新的YOLOv8²，每個版本的迭代都在不斷優化算法性能，提高檢測的準確率和速度。例如，YOLOv8相較于其前身，在模型結構、訓練過程和性能優化方面都有顯著的改進，這些進展極大地推動了實時人員檢測技術的應用前景。

????????除了YOLO系列，其他如SSD、Faster R-CNN等目標檢測算法也在人員檢測領域得到應用。近年來，基于Transformer³的目標檢測模型如DETR（Detection with Transformers）和ViT（Vision Transformer）展現出了優越的性能，尤其在處理遮擋和復雜場景下的檢測任務上顯示出獨特的優勢。這些算法的發展不僅推動了檢測技術的進步，也為教室人員檢測提供了新的解決方案。

????????高質量的數據集是提升人員檢測算法性能的關鍵。從傳統的PASCAL VOC、MS COCO到更專注于人員檢測的CrowdHuman、EuroSAT等數據集，其規模和質量都在不斷提升。特別是對于教室場景，需要更精細化的數據集來訓練模型以應對復雜多變的教室環境。最新的數據集往往包括更多角度、不同光照條件下的人員圖像，以及更精確的標注信息，這些都大大提高了模型的泛化能力和實用性。

????????未來的發展趨勢指向算法的自適應性、效率和泛化能力的進一步提升。一方面，通過深度學習模型的輕量化和優化，使得實時人員檢測在資源受限的設備上成為可能。另一方面，利用遷移學習、元學習等技術提升模型在不同教室環境下的適應性和準確性。同時，結合多模態數據（如音頻、深度信息等）進行人員檢測，也是未來研究的一個重要方向。

????????本博客的主要貢獻在于綜合運用最新的YOLOv8算法來實現高效準確的教室人員檢測與計數，并通過對比研究，展示了YOLOv8與其前身版本（YOLOv7⁴、YOLOv6⁵、YOLOv5）在此任務上的性能優勢。此外，本文還涵蓋了使用PySide6設計的用戶友好系統界面，提供了一個直觀便捷的操作體驗，極大地促進了YOLOv8算法的實際應用。通過以下幾個方面的貢獻，本博客為教室人員檢測與計數領域的研究和實踐提供了新的視角和工具：

1. 采用最先進的YOLOv8算法：本文不僅介紹了YOLOv8算法在教室人員檢測與計數中的應用，還通過與YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的對比分析，展示了YOLOv8在效率和精度方面的顯著優勢。這為相關領域的研究者和從業者提供了新的研究思路和實踐手段。
2. 利用PySide6實現友好的系統界面：通過Python的PySide6庫，本文開發了一個用戶界面友好的教室人員檢測與計數系統，使用戶能夠以更直觀、便捷的方式進行操作。這不僅促進了YOLOv8算法的應用，也為教室人員檢測與計數技術的實際應用推廣奠定了基礎。
3. 包含登錄管理功能：系統設計了登錄管理功能，增強了系統的安全性，并為將來添加更多個性化功能提供了可能性。
4. 對YOLOv8模型的深入研究：本文對YOLOv8算法進行了深入的性能研究，包括模型精準度、召回率等關鍵指標的評估，以及在不同環境和條件下的表現分析。這有助于全面理解YOLOv8算法的性能，并為算法的進一步優化和改進提供了重要基礎。
5. 提供完整的數據集和代碼資源包：為了便于讀者更好地理解和應用YOLOv8算法，本文提供了包括訓練和測試所需的詳細數據集以及實現教室人員檢測與計數的完整代碼資源包。這些資源使讀者能夠直接復現實驗結果，并在此基礎上進行進一步的研究和開發。

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1.數據集介紹

????????在我們深入探討教室人員檢測與計數任務的過程中，一個精心準備且結構化良好的數據集對于算法的訓練和評估至關重要。本博客介紹的數據集是專門為這一任務設計的，包含了總計8557張圖像，這些圖像被細致地分為訓練集、驗證集和測試集，分別包含5990張、1712張和855張圖像。這種分配確保了模型在學習階段有大量的數據可以利用，并留有足夠的圖像對其泛化能力進行驗證和測試。

????????在數據集的預處理步驟中，我們首先進行了自動定向處理，通過讀取圖像的EXIF信息，確保了所有圖像的方向一致，并去除了原始的EXIF方向數據，以消除方向不一致帶來的混淆。隨后，所有圖像都被統一調整至416x416像素的分辨率，通過拉伸的方式確保了不同尺寸和比例的圖像能夠被模型有效處理。雖然這可能會引入一些形狀畸變，但它對于統一模型輸入尺寸來說是必要的，特別是在實時檢測場景中，處理速度往往與圖像尺寸密切相關。

????????從數據集分布圖中，我們可以洞察到幾個關鍵的特性。首先，我們的數據集在類別上呈現出高度的不平衡性，幾乎全部由“person”類別的實例構成，這表明我們的模型在訓練時將專注于人員的檢測和識別。其次，目標在圖像中的分布呈現出一定的規律性，大部分目標集中于圖像的中心區域，這可能是由于教室內部布局和學生通常坐在教室中央部分的習慣所致。因此，模型在中心區域的檢測可能會更為準確，而邊緣區域的檢測性能則需要額外關注和優化。

????????此外，目標的尺寸分布圖向我們揭示了一個挑戰：大多數目標在圖像中占據的寬度和高度較小，這意味著我們的模型需要能夠有效地檢測小尺寸目標。這一挑戰在目標檢測領域非常普遍，尤其是在教室這種有大量小尺寸、相互遮擋的人員時更為明顯。為了解決這一問題，我們可能需要在模型訓練過程中采用針對小目標優化的技術，例如使用特定的損失函數或是設計能夠更好地捕捉小尺寸特征的網絡結構。博主使用的類別代碼如下：

Chinese_name = {'person': "人"}

????????綜上所述，我們的數據集不僅在數量上足以支持深度學習模型的訓練，其豐富的場景、目標分布和尺寸變化也為訓練出一個魯棒且高效的模型提供了必要的條件。通過對這些圖像進行系統的預處理和增強處理，我們確保了數據的一致性和質量，為后續的模型訓練和評估打下了堅實的基礎。

2. 系統界面效果

????????系統以PySide6作為GUI庫，提供了一套直觀且友好的用戶界面。下面，我將詳細介紹各個主要界面的功能和設計。

（1）系統提供了基于SQLite的注冊登錄管理功能。用戶在首次使用時需要通過注冊界面進行注冊，輸入用戶名和密碼后，系統會將這些信息存儲在SQLite數據庫中。注冊成功后，用戶可以通過登錄界面輸入用戶名和密碼進行登錄。這個設計可以確保系統的安全性，也為后續添加更多個性化功能提供了可能性。

（2）在主界面上，系統提供了支持圖片、視頻、實時攝像頭和批量文件輸入的功能。用戶可以通過點擊相應的按鈕，選擇要進行教室人員檢測的圖片或視頻，或者啟動攝像頭進行實時檢測。在進行教室人員檢測時，系統會實時顯示檢測結果，并將檢測記錄存儲在數據庫中。

（3）此外，系統還提供了一鍵更換YOLOv8/v5模型的功能。用戶可以通過點擊界面上的"更換模型"按鈕，選擇不同的YOLOv8模型進行檢測。與此同時，系統附帶的數據集也可以用于重新訓練模型，以滿足用戶在不同場景下的檢測需求。

（4）為了提供更個性化的使用體驗，這里系統支持界面修改，用戶可以自定義圖標、文字等界面元素。例如，用戶可以根據自己的喜好，選擇不同風格的圖標，也可以修改界面的文字描述。

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3. YOLOv8算法原理

????????YOLO（You Only Look Once）算法自問世以來就以其速度和效率在目標檢測領域中獨樹一幟。YOLOv8作為該系列的最新版本，繼承了YOLO家族的優秀特性，同時在準確性和速度上都實現了顯著的提升。YOLOv8的核心原理是在單次前向傳播過程中同時預測多個邊界框和類別概率，這使得它在處理視頻流時可以實現實時的目標檢測。

????????YOLOv8在網絡架構上進行了創新，采用了新型的骨干網絡和增強的特征金字塔網絡，這些改進針對了YOLO在以往版本中的一些短板。具體來說，YOLOv8采用了CSPDarknet53作為骨干網絡，這是一種通過跨階段部分網絡（CSP）結構來減少計算重復的策略。CSP結構有效地降低了計算成本，提高了特征傳播效率。同時，YOLOv8對特征金字塔網絡進行了優化，采用了SPP（空間金字塔池化）和PAN（路徑聚合網絡）結構，這增強了模型捕獲不同尺度目標的能力。

????????YOLOv8在損失函數上也進行了改進，引入了多尺度預測和IOU損失，這對于小目標檢測尤其有效。通過在不同的尺度上對邊界框進行預測，YOLOv8能夠更好地適應目標大小的變化，同時IOU損失確保了預測框與真實框之間的重疊度更高，提高了檢測的準確性。

????????YOLOv8的另一大創新是引入了新的標簽分配策略。通過TaskAlignedAssigner和Distribution Focal Loss來改進目標和標簽之間的對應關系。這種新的分配策略考慮了模型預測的不確定性，使得訓練過程更加精確和穩定。Distribution Focal Loss則是在原有Focal Loss的基礎上進行改進，它關注于樣本的不均衡分布，進一步減輕了易分類樣本對損失函數的影響，增強了對難分類樣本的學習。

????????綜上所述，YOLOv8在算法的各個方面都進行了優化和改進。從骨干網絡到損失函數的設計，每一個細節都旨在提高模型在教室人員檢測與計數任務上的性能。這些創新讓YOLOv8不僅在速度上保持領先，更在準確性上達到了新的高度，為實時目標檢測技術的發展開辟了新的道路。

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4. 代碼簡介

????????在本節中，我們將詳細介紹如何使用YOLOv8進行教室人員檢測的代碼實現。代碼主要分為兩部分：模型預測和模型訓練。

4.1 模型預測

????????在模型預測部分，首先導入了OpenCV庫和YOLO模型。OpenCV庫是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，包含了眾多的視覺處理函數，使用它來讀取和處理圖像。YOLO模型則是要用到的目標檢測模型。

import cv2  
from ultralytics import YOLO  

????????接著，加載自行訓練好的YOLO模型。這個模型是在大量的圖像上預訓練得到的，可以直接用于目標檢測任務。

model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current")) 

????????然后，使用OpenCV讀取了一個圖像文件，這個圖像文件作為要進行目標檢測的圖像輸入。

img_path = abs_path("test_media/test.png")
image = cv_imread(img_path) 

????????在讀取了圖像文件之后，就可以使用加載的模型對圖像進行預測了。下圖為預測結果。

pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)

4.2 模型訓練

????????這里我們開始訓練和測試自己的數據集，在cmd終端或pycharm中運行run_train_model.py進行訓練，以下是訓練過程中的結果截圖。YOLOv8的損失函數是其性能的關鍵部分，它指導模型學習如何準確地檢測和分類對象。以下表格詳細介紹了YOLOv8模型訓練中使用的一些重要超參數及其設置：

超參數	設置	說明
學習率（lr0）	0.01	決定了模型權重調整的步長大小，在訓練初期有助于快速收斂。
學習率衰減（lrf）	0.01	控制訓練過程中學習率的降低速度，有助于模型在訓練后期細致調整。
動量（momentum）	0.937	加速模型在正確方向上的學習，并減少震蕩，加快收斂速度。
權重衰減（weight_decay）	0.0005	防止過擬合，通過在損失函數中添加正則項減少模型復雜度。
熱身訓練周期（warmup_epochs）	3.0	初始幾個周期內以較低的學習率開始訓練，逐漸增加到預定學習率。
批量大小（batch）	16	每次迭代訓練中輸入模型的樣本數，影響GPU內存使用和模型性能。
輸入圖像大小（imgsz）	640	模型接受的輸入圖像的尺寸，影響模型的識別能力和計算負擔。

????????在深入研究教室人員檢測與計數任務時，訓練一個精準的模型是至關重要的一環。本博客將向您展示如何使用Python和PyTorch框架，結合YOLOv8算法，進行模型的訓練過程。代碼的主要思路是首先配置環境和數據集路徑，然后加載預訓練的YOLO模型，最后進行訓練并保存結果。

????????首先，我們導入必要的庫開始，這包括操作系統庫os，深度學習庫torch以及YOLO模型本身。接著，我們確定訓練將在哪個設備上進行——如果可用，會自動選擇GPU進行加速。

import osimport torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 導入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

????????接著，代碼進入了主函數。這里我們設置了工作進程的數量和批次大小，這些都是影響訓練速度和內存使用的重要參數。同時，我們指定了數據集的名稱和路徑，通過abs_path函數獲取數據集配置文件的絕對路徑，并替換為UNIX風格的路徑，以保證在不同操作系統間的兼容性。

if __name__ == '__main__':  # 確保該模塊被直接運行時才執行以下代碼workers = 1batch = 8data_name = "StudyRoom"data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 數據集的yaml的絕對路徑unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')# 獲取目錄路徑directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)# 讀取YAML文件，保持原有順序with open(data_path, 'r') as file:data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)# 修改path項if 'path' in data:data['path'] = directory_path# 將修改后的數據寫回YAML文件with open(data_path, 'w') as file:yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加載預訓練的YOLOv8模型# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加載預訓練的YOLOv8模型# Training.results = model.train(  # 開始訓練模型data=data_path,  # 指定訓練數據的配置文件路徑device=device,  # 自動選擇進行訓練workers=workers,  # 指定使用2個工作進程加載數據imgsz=640,  # 指定輸入圖像的大小為640x640epochs=120,  # 指定訓練100個epochbatch=batch,  # 指定每個批次的大小為8name='train_v5_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱)model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加載預訓練的YOLOv8模型results2 = model.train(  # 開始訓練模型data=data_path,  # 指定訓練數據的配置文件路徑device=device,  # 自動選擇進行訓練workers=workers,  # 指定使用2個工作進程加載數據imgsz=640,  # 指定輸入圖像的大小為640x640epochs=120,  # 指定訓練100個epochbatch=batch,  # 指定每個批次的大小為8name='train_v8_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱)

????????之后，我們開始準備模型的訓練。代碼加載了YOLOv8的預訓練權重，并設置了訓練任務的相關參數，如圖像大小、訓練周期、批次大小等。這些參數對訓練過程至關重要，因為它們直接影響模型學習的效率和效果。

????????整個訓練過程中，我們通過精心設計的實驗來確保結果的可靠性，同時也保證了訓練的高效性。通過這段代碼的介紹，不僅能夠了解YOLOv8模型的訓練過程，還能夠對深度學習在目標檢測任務中的應用有一個實際的認識。

????????在我們的YOLOv8模型訓練過程中，損失函數和性能指標的監測對于理解模型的學習進度和行為至關重要。通過深入分析訓練和驗證階段的損失函數圖像，我們可以對模型的性能做出細致的評估。

????????圖中的“train/box_loss”、“train/cls_loss”和“train/obj_loss”代表訓練過程中邊界框損失、分類損失和目標損失。對應的“val”開頭的圖則表示驗證集上的相同損失。從圖中可以看出，所有的損失值隨著訓練周期的增加而逐漸下降，這表明模型在逐步學習并提高其對數據的理解能力。特別是驗證集上的損失下降表明模型具有良好的泛化能力，并不是簡單地記住了訓練數據。損失曲線的平滑趨勢也顯示了訓練過程的穩定性。

????????接下來，我們看到了“precision”和“recall”兩個圖，這兩個指標分別衡量了模型識別出正確目標的準確性和完整性。在訓練的初期，隨著模型逐漸學習，精確度和召回率迅速提高，隨后逐漸趨于穩定。高精確度意味著模型在預測時產生的誤報較少，而高召回率則表示模型能夠檢測到大部分的正類樣本。這兩個指標通常需要權衡，但圖中顯示的都是向上的趨勢，這表明模型在保持較少誤報的同時，也能夠識別出大多數的正類樣本。

????????最后，“metrics/mAP50”和“metrics/mAP50-95”指標代表了模型在不同IoU閾值下的平均精確度。mAP（mean Average Precision）是衡量目標檢測模型性能的關鍵指標，mAP50指的是在IoU=0.5時的平均精確度，而mAP50-95則是IoU從0.5到0.95的平均精確度。從圖中我們可以看到，兩個指標都隨著訓練周期的增加而逐漸上升，mAP50的增長尤為顯著，這意味著模型在較為寬松的IoU閾值下性能較好。而mAP50-95的穩步上升則表明模型對于不同程度重疊的目標也具有較好的識別能力。

????????F1分數是精度和召回率的調和平均值，它為我們提供了一個衡量模型分類準確性的綜合指標。在這幅圖中，每條曲線代表了不同教室人員類別在各個置信度閾值上的F1分數，而最厚的藍色線代表了所有類別的平均F1分數。

????????下圖為博主訓練教室人員檢測的F1曲線圖。從圖中我們可以看到，隨著置信度閾值的增加，F1分數首先迅速上升，并在某一點達到高峰，隨后隨著置信度的繼續增加而急劇下降。具體來說，當置信度閾值約為0.388時，F1分數達到了0.94的峰值。這個高峰值表明，在此置信度閾值下，模型在保持較高召回率的同時也具有較高的精確度。然而，當置信度閾值繼續提高時，盡管我們可以預期精確度會提高（因為模型更加“自信”地做出預測），但F1分數的顯著下降表明召回率的降低對性能的影響更大。這可能是由于模型開始漏掉更多的真正例（True Positives），導致漏檢（Missed Detections）的增加。

???????? 在實際應用中，選擇一個合適的置信度閾值至關重要，因為這將直接影響到模型在實際環境中的表現。對于教室人員檢測與計數的任務，一個較低的F1分數可能意味著在計數時遺漏了一部分人員，或是錯誤地將非人員對象識別為人員。在此情況下，我們可以根據F1-置信度曲線來選擇一個最優的置信度閾值，以便在精確率和召回率之間取得最佳平衡。

???????? 通過對F1-置信度曲線的分析，我們可以得出結論，YOLOv8模型在特定的置信度閾值下能夠實現優秀的性能。然而，我們也應該注意到，隨著置信度閾值的不斷提高，模型的召回率可能會下降，導致性能急劇下降。因此，在部署模型之前，應該通過調整置信度閾值，來確保模型能夠在精確率和召回率之間保持最佳的平衡，從而在實際應用中達到最優的性能。

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8對比

（1）實驗設計：
????????本實驗旨在評估和比較YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8幾種模型在教室人員目標檢測任務上的性能。為了實現這一目標，博主分別使用使用相同的數據集訓練和測試了這四個模型，從而可以進行直接的性能比較。該數據集包含教室人員的圖像。本文將比較分析四種模型，旨在揭示每種模型的優缺點，探討它們在工業環境中實際應用的場景選擇。

模型	圖像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	參數數量 (百萬)	FLOPs (十億)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指標：

• F1-Score：F1-Score是精確率（Precision）和召回率（Recall）的調和平均值。精確率是指模型正確識別的正例與所有識別為正例的案例之比，而召回率是指模型正確識別的正例與所有實際正例之比。F1-Score對于不平衡的數據集或者需要同時考慮精確率和召回率的任務特別重要。
• mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多個類別上平均檢測準確度的指標。它計算了模型在所有類別上的平均精度，是目標檢測領域中常用的性能度量。

名稱	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.966	0.933	0.969	0.969
F1-Score	0.93	0.89	0.94	0.94

（3）實驗結果分析：

??????? 在本節中，我們將對YOLO系列中的幾個版本——YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n——在相同數據集上的性能進行對比分析，基于兩個核心的度量指標：平均精度（mAP）和F1-Score。

??????? YOLOv5nu在mAP指標上表現出色，達到了0.966，這顯示了其在檢測精確性上的優勢。然而，其F1-Score為0.93，雖然相對較高，但并未超越YOLOv7-tiny和YOLOv8n。YOLOv6n在這四種模型中的mAP最低，為0.933，F1-Score也是最低的0.89，這表明YOLOv6n在平衡精確率和召回率方面存在一定的不足。YOLOv7-tiny和YOLOv8n在兩個指標上都表現出極為接近的性能，mAP都達到了0.969，而F1-Score均為0.94。這一結果意味著在較小模型（YOLOv7-tiny）和最新版本（YOLOv8n）之間，盡管存在模型結構和計算復雜度的差異，它們在實際檢測任務上的性能卻十分接近。

??????? 通過這些數據的比較，我們可以發現，隨著YOLO系列版本的更新，模型的性能在不斷提升。尤其是在YOLOv7和YOLOv8這兩個較新的版本中，我們看到了在精度和F1-Score上的顯著提高，這可能得益于模型架構上的優化、損失函數的改進以及訓練策略的調整等因素。

??????? 在實際應用中，我們可以根據具體任務的需求和計算資源的限制來選擇合適的模型。例如，如果資源受限，可能會傾向于選擇一個較小的模型，如YOLOv7-tiny；如果追求極致的性能，可以選擇YOLOv8n。但不論選擇哪一個版本，YOLO系列的這幾個版本都已經證明了其在教室人員檢測與計數任務上的有效性和可靠性。通過這一節的分析，我們可以看出YOLO算法的發展帶來了顯著的性能提升，并且每一次迭代都在不斷突破目標檢測的極限。

4.4 代碼實現

????????在本篇博客文章中，我們將深入探討如何使用YOLOv8模型進行教室考勤視頻的實時物體檢測。此過程涉及視頻流的讀取、圖像預處理、物體檢測、以及檢測結果的可視化。

（1）導入必要的模塊和配置
???????我們首先需要導入一系列Python模塊，這些模塊是處理視頻流、圖像處理、文件路徑和構建用戶界面不可或缺的工具。sys模塊允許我們與Python運行時環境進行交互，time模塊幫助我們記錄和計算推理時間，cv2即OpenCV庫則是用于實施圖像處理和物體檢測的核心。而QtWidgets和QtCore提供了創建圖形用戶界面所需的工具。

import sys  # 導入sys模塊，用于處理Python運行時環境的一些操作
import time  # 導入time模塊，用于處理時間相關的操作
import cv2  # 導入OpenCV庫，用于處理圖像和視頻
from QtFusion.path import abs_path
from QtFusion.config import QF_Config
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 從QtFusion庫中導入FBaseWindow類，用于創建主窗口
from QtFusion.handlers import MediaHandler  # 從QtFusion庫中導入MediaHandler類，用于處理媒體數據
from QtFusion.utils import drawRectBox  # 從QtFusion庫中導入drawRectBox函數，用于在圖像上繪制矩形框
from QtFusion.utils import get_cls_color  # 從QtFusion庫中導入get_cls_color函數，用于獲取類別顏色
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 導入PySide6庫的QtWidgets和QtCore模塊，用于創建GUI和處理Qt的核心功能
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # 從YOLOv8Model模塊中導入YOLOv8Detector類，用于進行YOLOv8物體檢測
from datasets.StudyRoom.label_name import Label_listQF_Config.set_verbose(False)

（2）定義類別和模型
????????我們的模型YOLOv8Detector被初始化并加載了預訓練的權重。我們還使用了get_cls_color函數為不同的類別分配顏色，以便在圖像上用不同的顏色標記不同的對象。

cls_name = Label_list  # 定義類名列表model = YOLOv8Detector()  # 創建YOLOv8Detector對象
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加載預訓練的YOLOv8模型
colors = get_cls_color(model.names)  # 獲取類別顏色

（3）創建主窗口
????????接著，我們定義了主窗口MainWindow，這是用戶與我們的應用程序交互的界面。在這個窗口中，用戶可以看到實時視頻流和檢測結果。定義keyPressEvent方法使用戶能夠通過簡單的按鍵操作來控制程序。

class MainWindow(QMainWindow):  # 自定義主窗口類def __init__(self):  # 構造函數super().__init__()  # 調用父類構造函數self.resize(850, 500)  # 設置窗口大小self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 創建標簽用于顯示圖像self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500)  # 設置標簽位置和大小def keyPressEvent(self, event):  # 鍵盤事件處理if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 按下Q鍵時self.close()  # 關閉窗口

（4）主程序流程

????????在實時物體檢測系統中，圖像的處理和分析是最關鍵的步驟。為此，我們定義了frame_process函數來處理視頻的每一幀。在這個函數中，我們調整圖像大小，使其適應我們的模型輸入要求，并將其傳入模型進行預測。每次預測后，我們都會計算并打印推理時間，確保我們的系統能夠滿足實時處理的需求。完成圖像處理和物體檢測后，我們需要將結果反饋給用戶。這涉及到在檢測到的物體周圍繪制邊界框，并將其顯示在主窗口中。這不僅提供了對模型性能的即時反饋，也使用戶能夠直觀地觀察系統的檢測效果。

def frame_process(image):  # 定義幀處理函數，用于處理每一幀圖像image = cv2.resize(image, (850, 500))  # 將圖像的大小調整為850x500pre_img = model.preprocess(image)  # 對圖像進行預處理t1 = time.time()  # 獲取當前時間pred = model.predict(pre_img)  # 使用模型進行預測t2 = time.time()  # 獲取當前時間use_time = t2 - t1  # 計算預測所花費的時間print("推理時間: %.2f" % use_time)  # 打印預測所花費的時間det = pred[0]  # 獲取預測結果# 如果有檢測信息則進入if det is not None and len(det):det_info = model.postprocess(pred)  # 對預測結果進行后處理for info in det_info:  # 遍歷檢測信息name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']  # 獲取類別名稱、邊界框、置信度和類別IDlabel = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)  # 創建標簽，包含類別名稱和置信度# 畫出檢測到的目標物image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])  # 在圖像上繪制邊界框和標簽window.dispImage(window.label, image)  # 在窗口的label上顯示圖像

????????最后，我們設置了媒體處理器來處理視頻流。當新的視頻幀準備好時，它會觸發我們定義的frame_process函數，實時處理并顯示圖像。這種設計允許我們的應用程序以高效的方式處理和展示連續的視頻幀。

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 創建QApplication對象
window = MainWindow()  # 創建MainWindow對象filename = abs_path("test_media/JapanStreet.mp4", path_type="current")  # 定義視頻文件的路徑
videoHandler = MediaHandler(fps=30)  # 創建MediaHandler對象，設置幀率為30fps
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)  # 當有新的幀準備好時，調用frame_process函數進行處理
videoHandler.setDevice(filename)  # 設置視頻源
videoHandler.startMedia()  # 開始處理媒體# 顯示窗口
window.show()
# 進入 Qt 應用程序的主循環
sys.exit(app.exec())

????????整個程序的設計體現了一個端到端的實時物體檢測應用程序的構建過程。用戶界面、視頻處理、模型預測與結果展示的每一個步驟都緊密相連，展示了深度學習模型在實際應用中的強大能力。

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5. 教室人員檢測與計數實現

????????在構建我們的交互式教室人員檢測與識別系統時，我們采取了一種集成化的系統設計思路，旨在提供一個高效、直觀并且用戶友好的操作環境。此系統的設計理念基于模塊化的架構，使得界面層、處理層和控制層能夠緊密而清晰地協作。

5.1 系統設計思路

????????在我們的系統設計中，我們的核心設計理念是打造一個集成化、高效且用戶友好的應用。我們的系統設計圍繞著三個關鍵層面展開：處理層、界面層和控制層，它們共同構成了一個緊密協作、功能分明的結構。
（1）架構設計
????????在MainWindow類的架構設計中，采用了處理層、界面層、控制層的設計模式。這個系統的設計充分考慮了用戶體驗和系統性能，通過合理的架構設計和技術選型，實現了一個高效且易于使用的教室人員檢測與識別系統。

????????在處理層，我們采用了YOLOv8Detector類，這是一個先進的物體檢測模型，它搭載了預訓練的算法并封裝了一系列的數據預處理和后處理方法。這一層的設計確保了檢測任務的準確性和實時性，為用戶提供了高精度的人員計數功能。我們的模型不僅可以識別出圖像中的人員，還能提供關于檢測目標的詳細信息，如邊界框、類別和置信度等。

????????界面層則是用戶與系統交互的前端，我們通過Ui_MainWindow類創造了一個直觀且易于操作的圖形用戶界面。該界面包括了視頻展示窗口、實時檢測統計信息顯示，以及各種控制按鈕和設置選項。用戶可以通過這個界面層觀看實時視頻流、查看檢測結果，或是調整設置以優化檢測性能。

????????控制層作為系統的神經中樞，負責協調用戶界面和處理器的交互。MainWindow類通過實現一系列槽函數和方法來響應用戶的各種操作，如開始或停止視頻流、調整模型參數等。同時，通過利用Qt框架的信號和槽機制，我們能夠實現不同組件之間的無縫數據傳遞和事件觸發。這一層確保了整個系統運行的有序性，使用戶的每一次操作都能得到及時且準確的反饋。

????????整個系統的設計思路旨在使用戶能夠輕松地進行教室人員的檢測與計數，無需深入了解背后復雜的算法和編程細節。通過簡潔的界面和強大的后端處理能力，我們的系統不僅能提高教室管理的效率，也能為用戶帶來愉悅的使用體驗。這樣的系統設計將先進的人工智能技術與日常應用場景相結合，展示了技術與實用性的完美融合。

（2）系統流程

????????在我們的最新博客中，我們將細致探討如何構建一個交互式的教室人員檢測與計數系統。該系統基于復雜的深度學習模型，但為用戶提供了一個簡潔直觀的操作界面。整個系統的流程設計旨在確保用戶從啟動應用到獲取最終檢測結果的每一步都盡可能簡便且高效。

1. 當用戶啟動應用程序時，系統首先初始化MainWindow類的實例。這個實例不僅負責設立用戶操作的界面，還對整個應用的運行參數進行配置。用戶在這個友好的界面中，可以輕松地選擇自己的輸入源，無論是來自攝像頭的實時圖像流，還是預錄制的視頻文件，亦或是單個的靜態圖片。

2. 一旦輸入源被確定，系統隨即調動媒體處理器進行數據處理。這個過程可能包含對攝像頭的設置調整，對視頻文件的解碼讀取，或是對圖片文件的加載解析。這一步是自動進行的，用戶無需關心背后復雜的技術細節。

3. 在媒體輸入源就緒后，系統進入持續的幀處理循環。在這一環節，每幀圖像都將經過精心設計的預處理流程，以滿足YOLOv8模型的輸入需求。預處理包括調整圖像尺寸、轉換色彩空間、以及數據歸一化等步驟。隨后，預處理好的圖像送入YOLOv8模型進行檢測與識別，系統利用模型的強大能力準確地輸出每個人員的位置及數量。

4. 界面更新是實時進行的。隨著檢測結果的不斷產生，用戶將在界面上看到實時的檢測框和人數統計。這種即時反饋不僅增強了用戶體驗，也使得用戶能夠立即采取行動，如調整攝像頭角度以獲得更好的檢測效果。

5. 用戶交互設計是本系統的另一亮點。應用程序界面上的按鈕和菜單允許用戶執行各種操作，如保存檢測記錄、訪問幫助信息，或者篩選特定的數據進行更深入的分析。用戶可以根據需要，隨時調整系統設置，使其更貼合實際的應用場景。

6. 最后，媒體控制功能讓用戶能夠管理視頻或圖像流的播放狀態。用戶可以隨時開始或停止視頻流，控制播放進度，甚至是暫停圖像分析，以便更細致地檢查某一時刻的情況。

????????綜上所述，這一系統設計思路將高科技的深度學習模型與用戶友好的交互式界面結合起來，旨在為教育機構提供一個既智能又易用的教室管理工具。通過這樣的系統，教育工作者可以更輕松地進行教室監控，優化課堂管理，最終提升教學質量和學生的學習體驗。

5.2 登錄與賬戶管理

????????在我們的教室人員檢測與計數系統中，我們不僅注重于算法的準確性和實時性，還同樣重視用戶體驗和數據管理的便捷性。為了滿足用戶在不同場景下對系統的操作和數據管理的需求，我們特別設計了一套完善的用戶登錄與賬戶管理系統。

????????此系統基于PySide6構建了圖形用戶界面，并使用SQLite作為數據庫支持，確保了賬戶信息的安全存儲和快速檢索。用戶首次使用時，可以通過注冊功能創建自己的賬戶，設定個人密碼，并上傳頭像，完成個性化設置。這些初步的設置為用戶在后續使用中提供了便利，確保了檢測結果和用戶設置的私密性和個性化。

????????賬戶管理的功能不僅停留在初始設置上。為了提高用戶的使用安全和體驗，系統還允許用戶在后續使用過程中修改密碼，調整頭像，甚至在需要時注銷賬戶。這些操作通過用戶登錄界面完成，無需復雜的步驟，既方便了用戶，也保證了系統的安全性。

????????在用戶完成賬戶設置后，系統將引導用戶進入主界面，開始教室人員的檢測與計數工作。用戶可以選擇圖片、視頻、實時攝像頭或批量文件輸入作為檢測源。主界面將實時顯示檢測框、類別和置信度等信息，用戶可以直觀地看到每一幀畫面中的人員檢測情況。這些檢測結果將與用戶賬戶關聯，用戶可以在自己的空間中查看、管理和導出檢測記錄。

????????我們的系統設計旨在將先進的深度學習模型應用于實際的教室場景中，同時提供一個簡單、安全且個性化的用戶操作界面。通過這樣的設計，用戶不僅可以獲得高效準確的人員檢測服務，還可以享受到便捷和安全的數據管理體驗。這使得我們的系統不僅適用于教育工作者進行課堂管理，也適合需要嚴格考勤和人員管理的商業場所使用。

下載鏈接

????若您想獲得博文中涉及的實現完整全部資源文件（包括測試圖片、視頻，py, UI文件，訓練數據集、訓練代碼、界面代碼等），這里已打包上傳至博主的面包多平臺，見可參考博客與視頻，已將所有涉及的文件同時打包到里面，點擊即可運行，完整文件截圖如下：

完整資源中包含數據集及訓練代碼，環境配置與界面中文字、圖片、logo等的修改方法請見視頻，項目完整文件下載請見演示與介紹視頻的簡介處給出：???

演示與介紹視頻：https://www.bilibili.com/video/BV1rJ4m1Y7eS/

????在文件夾下的資源顯示如下，下面的鏈接中也給出了Python的離線依賴包，讀者可在正確安裝Anaconda和Pycharm軟件后，復制離線依賴包至項目目錄下進行安裝，另外有詳細安裝教程：（1）Pycharm軟件安裝教程；（2）Anaconda軟件安裝教程；（3）Python環境配置教程；

離線依賴安裝教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
離線依賴庫下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取碼：33z5）

6. 總結與展望

????????在本博客中，我們詳細介紹了一個基于YOLOv8模型的教室人員檢測與計數，還實驗了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等模型。系統以模塊化的方式設計，充分采用了合理的架構設計，帶來良好的可維護性和可擴展性。其用戶界面友好，能夠提供實時的教室人員檢測和識別結果展示，同時支持用戶賬戶管理，以便于保存和管理檢測結果和設置。

????????該系統支持攝像頭、視頻、圖像和批量文件等多種輸入源，能夠滿足用戶在不同場景下的需求。在后面可以添加更多預訓練模型，增加檢測和識別的種類；優化用戶界面，增強個性化設置；并積極聆聽用戶反饋，以期不斷改進系統，以更好地滿足用戶的需求。

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結束語

????????由于博主能力有限，博文中提及的方法即使經過試驗，也難免會有疏漏之處。希望您能熱心指出其中的錯誤，以便下次修改時能以一個更完美更嚴謹的樣子，呈現在大家面前。同時如果有更好的實現方法也請您不吝賜教。

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1. Wu W, Liu H, Li L, et al. Application of local fully Convolutional Neural Network combined with YOLO v5 algorithm in small target detection of remote sensing image[J]. PloS one, 2021, 16(10): e0259283. ??

2. Talaat F M, ZainEldin H. An improved fire detection approach based on YOLO-v8 for smart cities[J]. Neural Computing and Applications, 2023, 35(28): 20939-20954. ??

3. Han K, Wang Y, Chen H, et al. A survey on vision transformer[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2022, 45(1): 87-110. ??

4. Wang C Y, Bochkovskiy A, Liao H Y M. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 7464-7475. ??

5. . Li C, Li L, Jiang H, et al. YOLOv6: A single-stage object detection framework for industrial applications[J]. arXiv preprint arXiv:2209.02976, 2022. ??