【算法介绍】
基于YOLOv10的驾驶员抽烟、打电话、安全带检测系统是一种先进的驾驶行为监测系统。该系统利用YOLOv10算法的高效性和准确性，实现对驾驶员行为的实时检测与识别。
YOLOv10是一种最新的实时物体检测模型，其通过深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），从输入图像中识别出驾驶员是否存在抽烟、打电话以及未系安全带等行为。系统首先利用预训练的卷积层捕获图像中的关键特征，然后将图像划分为网格，每个网格负责检测一定区域内的对象，并对每个网格单元预测可能存在的行为类别及其边界框。最后，通过非极大值抑制（NMS）减少重复检测框，并根据置信度和重叠度筛选最终的检测结果。
该系统具有高精度和高实时性的特点，能够在不影响驾驶体验的前提下，实时分析驾驶室内的情况。当检测到驾驶员存在抽烟、打电话或未系安全带等分心或危险行为时，系统会通过声音、震动或视觉警告等方式及时提醒驾驶员，从而降低交通事故的风险。
此外，该系统的数据集经过专业标注，包含丰富的驾驶环境图片和视频片段，特别强调分心行为和未系安全带情况的多样性。通过不断优化算法性能、扩大数据集规模以及深入研究行为识别策略，该系统在减少交通事故、保障驾驶安全方面将发挥更加显著的作用。
【效果展示】
【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.10
torch==2.0.1+cu117
yolov10
【模型可以检测出类别】
{0: 'cigarette', 1: 'phone', 2: 'seatbelt'}
【相关数据集(非本文训练的数据集)】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89319046
【部分实现源码】
import os import sys from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QLabel, QApplication import image_rc import threading import cv2 import numpy as np import time from Yolov10Detector import * class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow): signal = QtCore.pyqtSignal(str, str) def setupUi(self): self.setObjectName("MainWindow") self.resize(1280, 728) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") self.detector=None self.weights_dir = './weights' self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630)) self.picture.setStyleSheet("background:black") self.picture.setObjectName("picture") self.picture.setScaledContents(True) self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21)) self.label_2.setObjectName("label_2") self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget) self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21)) self.cb_weights.setObjectName("cb_weights") self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed) self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21)) self.label_3.setObjectName("label_3") self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget) self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22)) self.hs_conf.setProperty("value", 25) self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal) self.hs_conf.setObjectName("hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget) self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22)) self.dsb_conf.setMaximum(1.0) self.dsb_conf.setSingleStep(0.01) self.dsb_conf.setProperty("value", 0.3) self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf") self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget) self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22)) self.dsb_iou.setMaximum(1.0) self.dsb_iou.setSingleStep(0.01) self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45) self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou") self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change) self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget) self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22)) self.hs_iou.setProperty("value", 45) self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal) self.hs_iou.setObjectName("hs_iou") self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change) self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21)) self.label_4.setObjectName("label_4") self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21)) self.label_5.setObjectName("label_5") self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget) self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400)) self.le_res.setObjectName("le_res") self.setCentralWidget(self.centralwidget) self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self) self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30)) self.menubar.setObjectName("menubar") self.setMenuBar(self.menubar) self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self) self.statusbar.setObjectName("statusbar") self.setStatusBar(self.statusbar) self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self) self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon) self.toolBar.setObjectName("toolBar") self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar) self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self) icon = QtGui.QIcon() icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.actionopenpic.setIcon(icon) self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic") self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image) self.action = QtWidgets.QAction(self) icon1 = QtGui.QIcon() icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.action.setIcon(icon1) self.action.setObjectName("action") self.action.triggered.connect(self.open_video) self.action_2 = QtWidgets.QAction(self) icon2 = QtGui.QIcon() icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.action_2.setIcon(icon2) self.action_2.setObjectName("action_2") self.action_2.triggered.connect(self.open_camera) self.actionexit = QtWidgets.QAction(self) icon3 = QtGui.QIcon() icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.actionexit.setIcon(icon3) self.actionexit.setObjectName("actionexit") self.actionexit.triggered.connect(self.exit) self.toolBar.addAction(self.actionopenpic) self.toolBar.addAction(self.action) self.toolBar.addAction(self.action_2) self.toolBar.addAction(self.actionexit) self.retranslateUi() QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self) self.init_all()
使用步骤】
（1）首先根据官方框架https://github.com/THU-MIG/yolov10安装教程安装好yolov10环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov10环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码
yolov10n的pytorch模型
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）