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本项目为计算机本科毕业设计，基于Python + YOLOv11深度学习目标检测算法，实现对喝饮料、吃东西、使用手机、吸烟4 类危险驾驶行为的自动识别与定位。模型用PyTorch框架训练，OpenCV负责图像与视频处理，PyQt5搭建人机交互界面。配套材料包括论文、答辩PPT、开题报告、中期检查、系统源码。

基于 YOLOv11 深度学习目标检测的危险驾驶行为识别，覆盖喝饮料、吃东西、使用手机、吸烟 4 类危险行为，输出目标位置、置信度和识别用时。源码 + 论文 + 答辩PPT + 开题报告 + 中期检查 + 环境配置教程 + 答辩教程，全部打包。

6157 张标注数据集、14 张论文配图、4 段视频教程，获取地址见文末。

一、研究内容（前置）

这是一套研究型目标检测课题，核心是 YOLOv11 模型训练 + 识别系统落地，不是简单的 CRUD 管理系统。

研究内容

• 4 类危险驾驶行为识别：喝饮料（drinking）、吃东西（eating）、使用手机（mobile use）、吸烟（smoking）
• 4 种识别模式：单图片识别、批量图片识别、视频识别、实时视频识别（调用摄像头）
• 结果输出：目标位置 + 置信度 + 识别用时，支持保存识别结果

📷 界面截图：系统主界面（论文图10）

📷 界面截图：单张图片识别（论文图11）

算法（YOLOv11）

• 一阶段「端到端」目标检测，无需区域提议，实时多类检测
• 主干网络：C3k2 + C2PSA（注意力机制 + CSP）模块，动态稀疏卷积 DSConv 按需分配算力
• 颈部网络：可变形特征金字塔，动态路由自适应选择特征融合路径
• 检测头：多尺度解耦头设计，大目标小目标同时兼顾
• 损失函数：动态 Focal Loss（分类）+ EIoU（定位）+ 动态特征损失（多尺度一致性）

数据集

YOLO 格式精准标注，4 类危险行为场景，数据分布已做可视化分析。

📷 界面截图：数据集可视化（论文图1）

实验结果（模型评估）

• mAP@0.5 = 0.955（所有类别）
• F1 = 0.93（置信度 0.390 时）
• 精确率最高 1.00，其中 drinking 类精确率达 0.995
• 召回率 0.96
• 训练配置：150 epochs、batch=4、SGD 优化器、预训练权重 yolo11n.pt

📷 界面截图：训练指标变化趋势（论文图5）

二、资源清单（买到即得）

第一梯队（展开）：

• 系统源码：Python + YOLOv11 + PyTorch + OpenCV + PyQt5，目录含模型配置、数据集配置（data.yaml）、训练脚本、识别界面，完整可运行
  • 📷 截图：代码目录
• 毕业论文：5 大章节（引言 / 关键技术 / 设计与规划 / 实验过程与应用 / 总结与展望），含14 张配图（数据集可视化、训练曲线、F1/PR 曲线、系统界面、识别效果图），附录含完整图片识别与视频识别代码
  • 📷 设计图：系统界面图
• 答辩PPT：毕业答辩 PPT 一套

第二梯队（一行清单）：开题报告、中期检查表、数据集配置文件、预训练模型（yolo11n.pt）、训练权重（best.pt）、模型配置文件（yolo11.yaml）

第三梯队：视频教程，独立成章（见下）

三、视频教程（杀手锏）

Python + YOLO 技术栈三件套，零基础也能自己跑起来，打包在套餐内，不单独收费。

合计约 66min。

四、售后承诺

• ✅ 源码已运行验证，环境配置即跑
• ✅ 论文格式规范：章节完整、含全部 14 张配图
• ✅ 视频全覆盖，从环境到答辩
• ✅ 资源完整：源码、论文、PPT、开题报告、中期检查、数据集配置齐全

📌 以上全套（源码 + 论文 + 答辩PPT + 开题报告 + 中期检查 + 数据集 + 视频教程）已打包，定价299 元，不单独收费。下载链接：全套资料下载链接

需要推荐合适的选题方向（目标检测 / 图像分类 / 语义分割等深度学习方向均可），也可加微信沟通。

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