基于YOLOv8的玩手机行为/使用手机作弊识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
基本功能演示
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
项目摘要
本项目基于 YOLOv8 目标检测算法，面向“玩手机行为 / 使用手机作弊”这一典型违规与异常行为场景，构建了一套高精度、可实时运行的智能识别系统。项目以自建玩手机目标检测数据集为核心，结合深度学习端到端训练流程，实现对图像、视频及实时摄像头画面中“使用手机行为”的自动检测与定位。
在工程实现层面，项目集成了 PyQt5 图形化界面，支持图片、文件夹、视频流和摄像头等多种输入方式，用户无需编写代码即可完成模型加载与检测推理，真正做到“开箱即用”。同时，项目完整提供数据集、训练代码、预训练权重文件及部署说明，适用于考试防作弊、课堂行为监管、办公场所规范管理及智能安防等应用场景。
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前言
随着智能手机的高度普及，因“玩手机”引发的管理问题在教育、考试、办公及公共安全等场景中愈发突出。例如，在考试或课堂环境中，使用手机作弊或分心行为严重影响公平性与教学秩序；在生产作业或重点岗位中，违规使用手机还可能带来安全隐患。传统依赖人工巡查的方式成本高、效率低，且难以实现全天候监管。
近年来，基于深度学习的目标检测技术在行为识别领域展现出显著优势。其中，YOLOv8 作为新一代单阶段目标检测模型，在检测精度、推理速度与工程部署友好性方面表现突出，非常适合用于实时行为监测任务。基于此背景，本项目围绕“玩手机行为识别”这一具体应用需求，设计并实现了一套完整、可复用的工程级解决方案，为相关智能监管系统提供技术参考。
一、软件核心功能介绍及效果演示
1. 玩手机行为智能检测
系统基于训练完成的 YOLOv8 模型，可在复杂场景下自动检测画面中正在使用手机的目标，对手机位置进行精准框选，并实时输出检测结果。模型对不同光照条件、拍摄角度及多人场景具有良好的鲁棒性。
2. 多种输入方式支持
软件支持多种数据输入形式，满足不同应用需求：
- 单张图片检测：快速验证模型在静态图像中的检测效果
- 文件夹批量检测：对大量图片进行自动化分析
- 视频文件检测：支持对本地视频进行逐帧检测
- 摄像头实时检测：实现实时玩手机行为监测，适合在线监管场景
3. PyQt5 可视化操作界面
项目基于 PyQt5 构建图形化界面，集成模型加载、参数配置与结果显示功能。检测结果以可视化方式实时呈现，降低了系统使用门槛，非算法背景用户也可轻松上手。
4. 完整训练与部署流程
源码中包含从数据集配置、模型训练、权重导出到推理部署的完整流程说明，用户可基于现有数据集直接训练模型，也可替换为自定义数据进行二次开发，具备良好的扩展性。
5. 实际效果演示
在测试集与真实场景视频中，系统能够稳定识别玩手机行为，对手机目标进行准确定位，检测结果直观清晰，满足实际应用中对实时性与准确性的双重要求。
二、软件效果演示
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
（1）单图片检测演示
用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：
（2）多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。
（3）视频检测演示
支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：
（4）摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。
（5）保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。 其核心优势如下：
- 高速推理，适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
- 速度快：推理速度提升明显；
- 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
分类包括（可自定义）：
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图）：
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001
总结
本项目围绕“玩手机行为 / 使用手机作弊识别”这一典型实际应用场景，基于 YOLOv8 目标检测算法，构建了一套集数据集、模型训练、推理部署与可视化应用于一体的完整解决方案。通过自建并标注的玩手机行为数据集，系统能够在图像、视频及实时摄像头画面中稳定、准确地检测使用手机的目标，具备良好的实时性与环境适应能力。
在工程实现上，项目结合 PyQt5 图形化界面，实现了多输入源支持和一键式检测操作，大幅降低了系统使用与部署门槛，真正做到开箱即用。同时，项目完整开放训练代码、预训练权重及部署流程，便于二次开发与场景扩展，具有较高的学习价值与工程参考意义。
整体而言，该系统不仅验证了 YOLOv8 在行为检测场景下的实际效果，也为考试防作弊、课堂监管、办公与生产安全管理等智能监管应用提供了一种可落地、可扩展的技术实现路径。
