资源概况
购买将获得：
- 数据集（已全部标注），可单独购买：https://www.csds.chat/4237.html
- 完整系统UI界面、训练好的模型、文件目录说明、程序运行说明
其他注意：
- 一经购买，概不退款，不提供指导，每年数量有限，售完为止。
- 可额外付费50元，远程操作配置环境跑通程序，请加微信：P1313918
- 额外付费定制配套完整论文，请加微信：P1313918
资源介绍（截取部分，完整请购买）
一、数据集介绍
1、数量：550+张图片和对应标签
2、类别：names = {0: ‘on_post’, 1: ‘sleeping_post’}
CH_names = [‘在岗’,’睡岗’]
二、训练好的模型介绍
1、基于YOLOv8训练的模型
2、训练轮数：300轮
3、精确率：99.4%
三、完整系统介绍
1、检测识别：
names = names = {0: ‘on_post’, 1: ‘sleeping_post’}
CH_names = [‘在岗’,’睡岗’]
2、图片检测+视频检测+摄像头检测
3、展示检测目标置信度位置信息，统计数量，自由选择检测结果
4、检测结果保存至本地
5、自定义系统标题：UIProgram->UiMain.py->拉到末尾
6、自定义系统图标：UIProgram->ui_imgs->替换图片注意文件格式和名称不变
在现代工业生产环境中，睡岗现象不仅代表着员工的不文明行为，更是一种严重的玩忽职守表现，对生产安全构成重大威胁。在需要连续值守的岗位，如工厂生产线、交通监控、安保中心等，人员一旦在岗位上睡觉，极易导致操作失误、无法及时调整机器工况、不能第一时间发现问题等情况，给整个生产作业带来巨大的安全隐患，并影响生产进度。传统的睡岗检测方法主要依靠人工监控和定期巡查，这种方式不仅效率低下，而且容易因监控人员疲劳导致漏检，难以实现全天候、全覆盖的实时监测。
随着人工智能技术的发展，特别是深度学习技术在计算机视觉领域的突破，为目标检测任务提供了新的解决方案。YOLO(You Only Look Once)系列算法作为近年来目标检测领域的重要进展，以其高效的检测速度和卓越的准确率，在多个实时检测场景中展现了强大的潜力。其中，YOLOv8作为Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异，成为实现睡岗检测的理想技术选择。
在此背景下，本研究提出了一种基于YOLOv8深度学习模型与PyQt5图形界面的睡岗识别系统，通过计算机视觉技术自动检测人员的睡岗行为，并进行实时预警。该系统不仅解决了传统人工监测效率低下的问题，还为工作场所的安全管理提供了智能化、自动化的解决方案，对提升生产效率、预防安全事故具有重要的现实意义。
基于YOLOv8和PyQt5的睡岗识别系统具有广阔的应用前景和重要的实用价值。在工业制造领域，系统可以部署在工厂生产线上，实时监测工人的在岗状态，避免因疲劳操作而引发的安全事故。在交通运输行业，该系统可用于驾驶员的疲劳驾驶监测，通过分析驾驶员的面部表情和身体姿势，及时发现睡岗行为，有效预防交通事故的发生。此外，在安保监控、医院护理等需要长时间值勤的领域，系统同样能够发挥重要作用，确保监控工作的连续性和有效性，保障患者安全。
从管理效率角度看，睡岗识别系统的应用将显著提升安全管理水平。传统的睡岗监测主要依靠管理人员的人工巡查，这种方式不仅效率低下，而且容易因主观因素导致监测结果不一致。本系统实现了睡岗检测的自动化和智能化，减少人工巡检和监督的频次和成本，提高管理效率。系统还能够提供客观的睡岗行为记录，为员工绩效考核提供数据支持，帮助企业建立更加公正、透明的管理制度。
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，睡岗识别系统将在更多领域发挥重要作用。未来，系统可进一步结合人体姿态估计、多摄像头联动及行为统计分析等先进技术，进一步提升系统的智能化和实用性。同时，系统也可以与现有的考勤系统、安全管理系统进行集成，形成更加全面的智能管理解决方案，为保障社会安全和生产效率提供更加有力的技术支撑。
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