目录
一、背景
二、配置环境
三、使用手机行为检测数据集
四、租用云端GPU进行模型训练
五、PC端验证训练效果
六、Aidlux端的模型推理测试
七、改进及拓展
一、背景
现代社会“低头族”越来越多，过马路时低头玩手机，操作岗位上工作时玩手机，甚至有的骑车时也在玩手机等等，存在着不同程度的交通安全隐患、安全操作隐患等等。因此，开发出一个玩手机的行为检测系统，以规范人们的玩手机行为，还是具有很大意义的。
本项目是基于YoloV5做的玩手机行为检测，深加工后可落地于行人玩手机监测等安全交通、岗位玩手机等安全生产、儿童玩手机等智慧家居等实际应用场景。
二、配置环境
该项目主要是应用VSCode（或Pycharm）进行代码调试，通过Aidlux手机App软件实现在边缘设备上的部署。
AIdlux主打的是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Linux）一站式AIOT应用开发平台。其具体介绍请参见文章《Aidlux边缘设备简介》。
VScode软件的安装、配置及使用和Aidlux边缘设备的软件安装及使用请参考文章《Aidlux&VScode编程调试及AI案例测试》，文中有详细步骤指导完成。
三、使用手机行为检测数据集
1.该项目使用的是具有8201玩手机图片的数据集，含有jpg格式的图像及与其相对应的xml和txt格式的标签。（有需要者可联系）
2. 将数据集清洗，并分成训练集与测试集。
①通过标签文件名对比图像文件名，获得对应的图像，去除没有标签的图像；也可根据图像文件名对比标签文件名，去除没有图像的标签；也可两者都进行。代码较简单，参见《图像数据集与标签数据集名称对比筛选的代码示例》，文中仅展示第一种方式。
②将数据集按8：2比例拆分为训练集与测试集，代码段参见《如何将原始数据集分为训练集与测试集》
四、租用云端GPU进行模型训练
具体如何使用云端网盘，租用服务器，和创建实例请参考文章《通过云服务器租用GPU进行基于YOLOV5的人体检测模型训练》，里边有详细操作步骤。
1将已经编写调试好的代码打包成zip格式的压缩文件，和刚刚做好的数据集打包成zip格式的压缩文件，传到云端网盘。
2.租用实例后，解压缩打包文件。
3.在“JupyterLab”下新建终端，并运行‘file_generate_txt.py’文件，生成现在训练集图像与测试集图像的path,注意在py文件中要把文件path修改到在网盘中对应的path。
最后的得到统计image path的train_txt.txt与label_txt.txt文件。
4.检查并修改data.yaml文件，如图所示，保证训练集与测试集path正确，修改检测种类和类型name。
5.修改train.py文件中的weight参数path、data文件path、hyp文件path和cfg文件path，本次训练用的是YoloV5s的模型配置和参数。 然后就可以开始训练了。
6.训练完成，可以在runs文件夹中看到训练过程中产生的参数文件。并将最优的模型参数文件‘best.pt’下载到本地，进行使用。
五、PC端验证训练效果
在PC端修改并运行'detect_image.py'文件，查看验证效果。注意代码中path的更改。
同样的，运行“detect_image.py”文件，可查看视频显示效果。
六、Aidlux端的模型推理测试
具体详细的操作步骤可参考《算法模型在Aidlux端的模型推理测试实现详解》
1.在tensorflow框架下，运行export.py文件，生成phone_best-fp16.tflite文件。
2.我们使用Netron，打开刚刚的yolov5n_best-fp16.tflite文件。点击最下方的输出单元，可以看到输出的信息。
3.将代码上传到Aidlux的Home下面，在VSCode中使用SSH，连接到Aidlux。
4.打开aidlux文件夹中的yolov5.py并修改，进行视频推理测试。
5.运行aidlux文件夹中的“yolov5.py”程序，在手机版本的Aidlux和PC端网页的Aidlux中，都可以看到推理的显示结果。
phone_check文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-477242.html
七、改进及拓展
该项目只是最基本的行人使用手机检测，结合人脸识别和人体行为追踪算法，可将信息记录并推送给相关人员。后面有机会会进一步更新。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-477242.html
到了这里，关于基于YoloV5的使用手机行为检测及在边缘设备部署实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
