基于 YOLOv8 的坐姿标准姿态检测项目｜完整源码数据集+PyQt5 界面+完整训练流程+开箱即用！

源码包含：完整 YOLOv8 训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的 yolo 检测程序+直接部署教程/训练教程

基本功能演示

哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1R578zKE3o

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 自定义坐姿检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了对图片、文件夹、视频、摄像头等多输入方式的坐姿识别任务。系统可判断以下 2 种典型坐姿：

• 标准坐姿 ✅

• 驼背 ❌

项目配套 完整源码 + 数据集 + 标注工具 + 训练脚本 + GUI 界面 + 权重文件，从标注到部署全部开源，适合科研、比赛、项目实战落地使用。源码打包在文末。

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前言

在日常生活中，尤其是中小学课堂或家庭学习场景中，学生坐姿的规范性与专注度密切相关。传统的靠人工巡视或监督的方式效率低、效果差，借助计算机视觉手段实现坐姿识别与反馈，具有极大的现实意义。

本项目正是基于这一需求，构建了完整的人体坐姿检测系统。采用 YOLOv8 进行训练，结合 PyQt5 实现可视化界面，具备高精度、高实时性、易部署等优势。

一、软件核心功能介绍及效果演示

以下视频展示了系统的主要功能，包括实时摄像头姿态检测、视频姿态分析与图片检测效果：

• ✅ 摄像头检测：自动识别坐姿不端（如驼背、侧身、歪头），实时报警提示；

• ✅ 图片检测：一键检测单张或文件夹内多张坐姿图像；

• ✅ 视频检测：支持 MP4/MOV 等格式，逐帧检测学生坐姿；

• ✅ GUI 界面：基于 PyQt5 设计，交互简单、开箱即用；

• ✅ 模型训练：基于 YOLOv8 的自定义数据集训练流程，标注文件、yaml 文件一应俱全。

文末提供源码！

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）：

nc: 2names: ['sitting_bad', 'sitting_good']

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 cv2from ultralytics import YOLOimport torchfrom torch.serialization import safe_globalsfrom 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），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

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

4.2 完整源码下载

💾 Gitee 项目地址：https://gitee.com/goodnsxxc/yolo-main

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）

总结

本项目通过集成 YOLOv8 强大高效的目标检测能力与 PyQt5 用户友好的图形界面，成功构建了一个可实时识别标准坐姿与驼背行为的智能检测系统。项目不仅支持图片、视频、摄像头多种输入方式，还配套完整的数据集、训练流程、权重模型与部署教程，真正实现了“从标注到实战部署”的一站式闭环应用。

无论是应用于中小学生行为规范、办公室久坐健康管理，还是在科研竞赛、智能校园等场景中，本系统均具备良好的实用性和拓展性。开源透明的架构设计也便于开发者进行二次开发与个性化优化，具有较高的参考价值。

📦 开箱即用，有价值！ 如果你正在寻找一个成熟的姿态检测项目参考或打算动手落地实际应用，这将是你不错的选择。