引言

随着信息化时代的发展，人们在工作、学习和生活中长时间保持坐姿的场景日益普遍。不正确的坐姿不仅会导致颈椎、腰椎等骨骼肌肉疾病的高发，还会影响身体血液循环和新陈代谢，对身心健康造成严重威胁。在办公场所、学校教室、驾驶座舱等特定场景中，实时、准确地检测人体坐姿并及时进行矫正提示，具有重要的现实应用价值。
传统的坐姿检测方法多基于计算机视觉的传统算法，如通过提取人体轮廓特征、关键点距离等进行判断，但这类方法对复杂环境的适应性较差，易受光照变化、背景干扰等因素影响，检测精度和实时性难以满足实际需求。深度学习技术的快速发展为坐姿检测提供了新的解决方案，其中YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法以其端到端检测、速度快、精度高等优势，在实时目标检测领域得到了广泛应用。YOLO11作为该系列的最新版本，在网络结构、特征提取能力和模型轻量化方面进行了优化，更适合部署于各类终端设备，为人体坐姿检测系统的高效实现提供了有力支撑。
本系统可以识别检测2个类别：坏坐姿，好坐姿。

软件主界面

源码目录文件说明

一、环境安装

开发环境：Python3.10+Pyqt5+Yolo11

(1)安装python

先安装ananconda软件，官网地址：https://www.anaconda.com/download
安装完成后，在conda命令窗口，使用命令"conda create -n py310 python=3.10"创建3.10的虚拟环境
然后激活虚拟环境“conda activate py310”，然后再进行依赖库的安装。

(2)安装软件所需的依赖库

（注意：输入命令前，命令行需先进入项目目录的路径下，不然会提示找不到文件）
运行下方命令

pip install -r requirements.txt

二、软件核心功能介绍及效果演示

环境安装完成后，直接运行mainpro.py文件即可打开程序。

(1)软件核心功能

1、图片检测功能：选择对应图片路径，即开始自动检测该图片并显示检测结果
2、文件检测功能：选择对应文件夹路径，即开始自动检测该文件夹下的图片并显示检测结果
3、视频检测功能：选择对应视频路径，即开始自动检测该视频并显示检测结果到界面
4、摄像头检测功能：开启摄像头，即开始自动检测摄像头下的监控并显示检测结果到界面
5、运行模式设置：可以勾选GPU还是CPU运行，当电脑上没有GPU时，底层自动默认CPU运行
6、最小置信度设置：可以设置最小置信度，目标的置信度小于最小置信度时，则不会被识别到
7、保存数据：可以保存识别后的图片和视频，保存的图片和视频带有识别检测框和检测信息
8、实时显示检测结果：可以实时看到当前的检测结果，也可勾选识别到的某个目标，显示该目标的所有检测数据和检测框。

(2)软件效果演示

三、模型的训练、评估与推理

(1)数据集准备与训练

将文件【datasets/dataset/data.yaml】中train,val,test数据集的路径改为自己项目数据集的路径，配置好对应的类别

然后运行train.py文件即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs/detect目录中。

(2)训练结果评估

已有的runs/train是我已经训练好的结果文件，含模型与所有过程内容。

(3)使用训练好的模型识别

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。我们将它复制到models文件夹下，后面软件启动后就会自动加载models文件夹下的best.pt文件进行推理识别

四、完整相关文件及源码下载链接

基于YOLO11深度学习的人体坐姿检测系统(带GUI界面)（Python源码+Pyqt5界面+199张标注好的数据集+安装使用教程+训练好的模型+评估指标曲线+演示图片视频），开箱即用

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，人体坐姿识别数据集，199张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用

五、其他YOLO11实战项目下载链接

YOLO11实战源码案例汇总目录

yolov5/yolov8/yolo11数据集汇总目录

六、结束语

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取，也可私信或者加QQ联系获取。

该资源内项目代码都经过本人训练测试并运行成功，功能都OK的情况下才上传的，请放心下载使用！整套系统可参考学习，也可在此基础上略做修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设和作业等。有问题请私信我，提供技术支持。