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安全帽佩戴检测与识别Android应用

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简介：
本应用是一款专为施工现场设计的安全帽佩戴检测软件，通过AI技术自动识别工作人员是否正确佩戴安全帽，保障工地作业安全。 佩戴安全帽的检测和识别Android应用具有较好的效果。使用高精度版本YOLOv5s模型进行测试时，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，而mAP_0.5:0.95则为0.63。

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  • 安全帽佩戴检测与识别Android应用
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    本应用是一款专为施工现场设计的安全帽佩戴检测软件，通过AI技术自动识别工作人员是否正确佩戴安全帽，保障工地作业安全。 佩戴安全帽的检测和识别Android应用具有较好的效果。使用高精度版本YOLOv5s模型进行测试时，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，而mAP_0.5:0.95则为0.63。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测
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    本研究利用改进的YOLOv5算法进行安全帽佩戴情况的实时检测，旨在提高施工现场安全管理效率和准确性。 本项目使用官方提供的 yolov5m.pt 预训练模型进行数据集的训练，另外三种可选预训练模型分别为：yolov5l.pt、yolov5s.pt 和 yolov5x.pt。 步骤如下： 一、下载所需预训练模型。 二、将下载好的预训练模型放置于项目的 weights 文件夹中（也可以放在其他位置，但需要相应调整路径设置）。 三、在 train.py 脚本中修改 --weights 参数的默认值为所用模型的实际路径。例如：--weights weights/yolov5m.pt 四、同样地，在 train.py 中将 --cfg 参数的默认配置文件改为对应的 yaml 文件，如 models/yolov5m.yaml。 五、特别注意的是：官方提供的四个预训练模型都基于 coco 数据集，默认识别类别为 80。如果你更换了预训练模型，请务必修改对应 yaml 配置中的 nc（即类别的数量）参数以匹配你项目中实际的类别数，例如本项目的配置应更改为 nc: 2。 六、最后可以通过命令行或直接运行 train.py 脚本来开始训练过程。 另外，在使用新数据集时，请确保在代码中正确添加和引用新的数据文件路径。
     
  • 工人的安全帽佩戴检测系统
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    工人的安全帽佩戴检测系统是一款专为工业场所设计的人工智能监测工具，利用先进摄像头与机器视觉技术自动识别工人是否正确佩戴安全帽，有效预防安全事故的发生。 2018年为了参加中软杯比赛做的一个小项目，使用深度学习SSD算法来框出安全帽和工人的位置，以检测工地工人是否佩戴了安全帽。该项目的环境为Tensorflow+PyQt，并且利用SqlServer存储结果（因为操作较为繁琐所以没有上传这部分内容，但这不影响项目的正常运行）。
     
  • YOLO安全帽佩戴检测的数据集
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    该数据集为YOLO算法专门设计，专注于工地环境中工人安全帽佩戴情况的识别与监测，旨在提升工作场所的安全管理水平。 人民的生命安全永远是第一位的，在建筑行业这种长期处于较高风险的工作环境中尤其重要。如何确保工地工人佩戴安全帽以及监控危险区域是否有人进出，对于保障建筑行业的持续安全发展至关重要。 此数据集提供了用于检测安全帽的数据集，包含5000张图像及其对应的标注信息，并已划分训练集与验证集。该数据集修正了原始SCUT-HEAD的错误，并且可以按照Pascal VOC格式直接加载使用。 应用领域：AI+安防—目标检测 数据集结构： HelmetDetection ├── annotations │ ├── hard_hat_workers0.xml │ ├── ............................................ ├── images │ ├── hard_hat_workers0.jpg │ ├── ..................................... ├── label_list.txt ├── valid.tx
     
  • PyTorch YOLOv5安全帽佩戴识别含模型与代码
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    本项目利用PyTorch框架和YOLOv5算法开发了一种高效的安全帽佩戴检测系统，包含完整模型及源代码。 1. YOLOv5x模型 2. 安全帽佩戴识别 3. 视频识别（代码） 4. 图片识别（代码）
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测数据集
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    本数据集旨在优化YOLOv5模型在建筑工地安全监管中的应用，专注于提升工人安全帽佩戴情况的识别精度与效率。 打开数据集文件后可以看到里面包含images和labels两个文件夹。其中，images文件夹存放的是训练图片，并分为train和val两个子目录；而labels文件夹则存储通过labelimg工具生成的标签信息，同样也包括train和val两个子目录。这套资料适合于YOLOv5初学者以及学生群体使用，主要用于进行安全帽佩戴情况的检测任务。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测与识别（附数据集及训练代码）
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    本项目采用YOLOv5框架进行安全帽佩戴检测与识别，提供详细的数据集和训练代码，旨在提升工地安全管理效率。 《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别（含数据集及训练代码）》：目前基于YOLOv5s的目标检测方法在佩戴安全帽的识别任务中取得了较好的效果，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，mAP_0.5:0.95为0.63。
     
  • 基于YOLOv4的头盔佩戴安全检测识别
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    本研究采用YOLOv4模型进行优化，旨在开发高效准确的头盔佩戴检测系统，保障骑行者和行人的交通安全。 该内容包含如何训练及测试的代码，并使用一个安全帽数据集以及训练模型进行YOLO目标检测和跟踪。数据集中包括两个类别：person 和 hat，共有8000多张标注好的图片，标签格式有两种分别为txt和xml格式。
     
  • 基于YOLOv5的数据集实现安全帽佩戴检测与识别（附带安全帽数据集及训练代码）
    优质
    本项目利用改进版YOLOv5算法对工地工人是否正确佩戴安全帽进行高效准确的检测，提供完整数据集和训练代码以供参考。 使用YOLOv5实现佩戴安全帽的检测与识别，并提供包含佩戴安全帽数据集及训练代码的数据资源。
     
  • 用于YoloV5、YoloV7和YoloV8的目标检测——安全帽佩戴识别数据集（jpg+xml格式）
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    本数据集专为YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8设计，包含大量标注清晰的安全帽佩戴图像（JPG+XML），助力精准目标检测研究与应用开发。 内容介绍：此数据集适用于深度学习目标检测中的安全帽佩戴检测任务，特别针对yolov5、yolov7及yolov8等算法进行训练优化。该数据集包含两个类别：“hat”代表佩戴了安全帽的图片，“person”则表示未戴安全帽的人像图。通过下载此数据集可以有效开展有关工人是否正确使用安全装备的研究项目。 适合对象：本资源非常适合于从事毕业设计或撰写相关论文的学生，以及那些希望通过实践来提升技能的安全帽检测领域爱好者们。 该数据集中包含了7466张图片及其对应的标注文件，极大地方便了研究者们的实验需求，避免了手动搜集和整理数据的繁琐过程。用户可以直接将这些资源用于自己的项目中而无需额外处理。 使用说明：建议首先利用labelimg工具打开并检查每一张图像的具体标签信息；随后可以将其转换为txt格式，并直接在yolov8等目标检测框架下进行模型训练，操作简便且高效。