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前言

长期不良的坐姿对脊柱健康有着严重的影响，可能导致脊柱弯曲等问题，进而影响生命健康。因此，设计一种基于YOLOv5模型的坐姿监测系统，可以为人们提供及时的姿势纠正和健康提示，帮助他们养成良好的坐姿习惯。
该系统首先通过前端输入设备对人体坐姿进行图像采集，获取用户在不同场景下的坐姿信息。接下来，利用YOLOv5模型进行训练和权重模型的构建，实现对图像中人体坐姿的智能检测和分类识别。YOLOv5是一种高效的目标检测模型，能够快速准确地识别图片中的不同物体，并具有较高的性能和精度。
通过该系统，用户可以及时了解自己的坐姿是否符合健康标准，系统可以对不良坐姿进行智能识别和提醒，帮助用户纠正不良的坐姿习惯。同时，系统还可以记录用户的坐姿数据，分析用户的坐姿习惯并生成报告，为用户提供科学的健康建议和指导。
这样的坐姿监测系统不仅可以引导人们养成良好的坐姿习惯，改善脊柱健康，还能提升人们对健康的关注和认识。通过科技手段帮助人们改善生活习惯，预防脊柱问题的发生，促进身体健康，具有积极的社会意义和健康教育意义。
综上所述，基于YOLOv5模型的坐姿监测系统将为人们提供一种便捷、智能的健康管理方式，引导人们关注坐姿对脊柱健康的影响，促使人们养成良好的坐姿习惯，从而改善生活质量，保障身体健康。

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一、项目介绍

深度学习网络训练结果的质量离不开数据集的支持。一个好的训练模型需要收集大量的数据支持。我们经常使用的图像数据集就是由这些数据组成的。不同的应用领域有不同的数据集。因此，选择一个好的数据集对于深度学习的成功至关重要。选择数据集时，不仅要关注数据的规模、多样性和质量，还要考虑数据集是否代表了所研究问题的真实情况。由于我们研究的内容是学生坐姿行为识别，到目前为止，国内还缺乏关于学生坐姿行为的高质量公共数据集，所以我只能构建一个自建的学生坐姿行为识别。通过相机获取的一组数据。

二、功能介绍

坐姿检测系统是一种通过计算机视觉和机器学习技术来检测和评估人们的坐姿姿势的系统。它可以用于办公场所、学校、医院等各种场景，帮助人们保持正确的坐姿，预防和改善坐姿不良引起的健康问题。以下是坐姿检测系统的一些功能：

1. 姿势检测：坐姿检测系统可以实时监测人们的坐姿姿势，包括身体的位置、角度和曲线等信息。它可以判断是否存在不良的坐姿，如驼背、低头等，并提供相应的提醒和建议。

2. 姿势评估：系统可以根据事先设定的标准或者专业知识，对人们的坐姿进行评估。通过分析人们的坐姿数据，系统可以给出评分或者等级，帮助用户了解自己的坐姿质量，并提供改善建议。

在真实课堂情境中，学生的个体行为可以大体分为五种类型：normal、abnormal_twisted、abnormal_too close、abnormal_hunchback）和leg。下面是每种课堂行为的表现标准：

1. Normal（正常）：
   • 学生坐姿端正，注意力集中。
   • 笔记整洁，动作自然。
2. Abnormal_twisted（高低肩）：
   • 学生身体或者头部出现明显的扭曲或者歪斜。
   • 姿势不稳定，频繁调整。
3. Abnormal_too close（异常-过于靠近）：
   • 学生过于靠近桌子或者其他物体，导致姿势不当。
   • 可能会造成肩膀、颈部不适。
4. Abnormal_hunchback（异常-驼背）：
   • 学生呈现驼背状态，身体前倾过度。
   • 姿势不良可能导致腰背部不适。
5. Leg（腿部动作）：
   • 学生的腿部姿势异常，如交叉、摇晃等。
   • 可能影响血液循环和注意力集中。

三、核心代码

部分代码：

四、效果图

五、文章目录

目 录
第1章 引言 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2国内外研究现状 2
1.2.1 国内研究现状 2
1.2.2 国外研究现状 3
1.3 论文组织架构 4
第2章 相关理论及技术介绍 5
2.1 卷积神经网络概述 5
2.2 卷积神经网络理论基础 6
2.3 激励函数与损失函数 7
2.3.1 激励函数 7
2.3.2 损失函数 8
2.4 优化算法 9
2.5 YOLOv5算法 9
2.1.1 输入端 10
2.1.2 主干网络 12
2.1.3 Neck网络 13
2.1.4 输出端 13
2.5 本章小结 15
第3章 构建学生坐姿行为识别数据集 15
3.1 课堂学生的行为分类 15
3.2 数据采集 16
3.3 数据标注 17
3.4 数据增强 18
3.5 数据分析 19
3.6 本章小结 19
第4章 学生坐姿行为识别实验分析 19
4.1 学生坐姿识别算法整体流程 19
4.2 实验评价指标 20
4.3 数据集训练过程介绍 23
第5章 系统设计与实现 23
5.1 开发环境 24
5.2 需求分析 24
第6章 系统总体设计 25
6.1 开发环境 25
4.2 坐姿图片检测 26
4.3 坐姿视频检测 27
4.4 坐姿摄像头检测 28
第5章 总结与展望 29
5.1 总结 29
5.2 展望 30
参考文献 31

六 、源码获取

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