🛡️ Boss Sentinel

智能人脸识别监控系统 - 当检测到特定人物时自动锁定屏幕

功能特性 • 快速开始 • 配置 • 开发

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📖 简介

Boss Sentinel 是一个基于深度学习的 Windows 人脸识别监控系统。它使用 YOLOv8 进行实时人脸检测，FaceNet 进行高精度人脸识别，当检测到预先设定的目标人物时会自动锁定电脑屏幕。

⚠️ 免责声明：本项目仅供学习和娱乐目的，请勿用于任何非法用途。

✨ 功能特性

功能	描述
🔍 实时人脸检测	基于 YOLOv8 的高精度人脸检测，支持多摄像头
🎯 多人物识别	支持多人子目录结构，每人可配置多张照片
🚀 人脸跟踪	轻量级跟踪器，减少重复识别，提升性能
🔒 自动锁屏	检测到目标人物时自动锁定 Windows（LockWorkStation API）
📧 邮件通知	可选的邮件报警功能，带冷却去重机制
💻 系统托盘	GUI 支持最小化到托盘，后台静默运行
🔥 配置热重载	运行时修改配置自动生效，无需重启
⚡ 性能优化	帧跳过、GPU 加速、识别缓存、懒加载等多重优化
🔄 冷却机制	锁屏/通知/日志各自带冷却期，避免重复触发

🚀 快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/Anti-BossShield.git
cd Anti-BossShield

# 使用 uv 安装依赖（推荐）
uv sync

# 或使用 pip
pip install -e .

配置

1. 创建配置文件

   cp config.json.example config.json

2. 准备人脸图片

   known_faces/
   ├── boss/
   │   ├── photo1.jpg
   │   ├── photo2.jpg
   │   └── photo3.jpg
   └── other_person/
       └── photo1.jpg
   

运行

GUI 模式（推荐）：

python -m boss_sentinel

命令行模式：

python -m boss_sentinel.main

⚙️ 配置说明

参数	默认值	说明
known_faces_dir	known_faces	人脸图片目录
model_path	yolov8n-face.pt	YOLO 模型路径
threshold	0.7	人脸识别相似度阈值 (0.0-1.0)
confidence_threshold	0.7	检测置信度阈值
frame_skip	3	帧跳过数，越大性能越好但响应变慢
use_gpu	true	是否使用 GPU 加速
lock_cooldown	30	锁屏冷却秒数，冷却期内不重复锁屏
notify_cooldown	60	同一人通知冷却秒数
cameras	[0]	摄像头 ID 列表
show_feed	true	是否显示摄像头画面

📁 项目结构

boss_sentinel/
├── __init__.py
├── __main__.py      # 包入口（含中文路径修复）
├── config.py        # 配置管理 + 热重载
├── detector.py      # YOLOv8 人脸检测
├── recognizer.py    # FaceNet 人脸识别
├── tracker.py       # 人脸跟踪 + 识别缓存
├── monitor.py       # 主监控逻辑 + 冷却机制
├── locker.py        # Windows 锁屏 (LockWorkStation)
├── notifier.py      # 邮件通知
├── logger.py        # 日志记录
├── gui.py           # PyQt5 图形界面
└── main.py          # CLI 入口

tests/               # 单元测试

🔧 开发

运行测试

uv run pytest tests/ -v

打包为 EXE

uv run pyinstaller BossSentinel.spec

生成的可执行文件位于 dist/BossSentinel.exe。

💻 系统要求

• 操作系统: Windows 10/11
• Python: 3.9 - 3.12
• 包管理: uv（推荐）或 pip
• 硬件: 摄像头（必需）、CUDA 兼容 GPU（可选，用于加速）

📝 注意事项

• 首次运行会自动下载 yolov8n-face.pt 模型（约 6MB）
• 配置文件 config.json 不会提交到 Git，请从示例文件复制
• 日志文件自动轮转（最大 1MB，保留 3 个备份）
• 检测截图保存在 detections/ 目录，最多保留 20 张

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

📄 License

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

🙏 致谢

• YOLOv8 - 人脸检测
• FaceNet PyTorch - 人脸识别
• PyQt5 - 图形界面

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