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该文件包含基于MATLAB的安全帽头盔识别代码。

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简介：
该研究项目致力于开发一个基于MATLAB的安全帽和头盔检测系统。鉴于安全帽通常佩戴在头部之上，因此首先需要进行人脸定位。在完成人脸定位后，系统会进一步搜索并识别安全帽的位置、进行定位和最终的检测过程。

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  • 基于MATLAB的头盔安全帽识别.zip
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    本项目提供了一种基于MATLAB的头盔和安全帽自动识别系统。通过图像处理技术，能够有效检测并区分佩戴与未佩戴的安全防护装备情况，提升作业现场安全性。 该课题是基于MATLAB的安全帽和头盔检测系统。由于头盔穿戴在头部，因此首先进行人脸定位，在找到人脸之后再寻找安全帽并对其进行定位和检测。
     
  • MATLAB安全帽与头盔识别.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB进行安全帽和头盔自动识别的方法，旨在提高工作场所的安全监控效率。包含相关代码及示例数据。 在MATLAB中进行安全帽头盔识别时，由于头盔位于脸部上方，因此首先需要进行人脸检测与定位，然后在此基础上寻找头盔位置。整个过程包含用户界面展示结果。
     
  • 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。
     
  • 安全帽、头盔、各类帽子及鸭舌帽的数据集
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    本数据集包含丰富多样的安全帽、头盔及其他类型帽子图像，特别聚焦于鸭舌帽，为视觉识别与分类研究提供宝贵资源。 本数据集是在大创项目期间与同学合作采集的，并且图像已经过清洗处理。该数据集中包含各种类型的帽子，每个类别大约有1000张图片。此外，高质量版本的数据集即将上传，它将包括更多的图像、txt和xml格式文件以及更丰富的帽子种类。标记工作由大学生手动完成，数据集已进行预处理并被清洗干净。
     
  • 反光衣服与头盔检测数据集：工作服及安全帽识别
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    本数据集专注于反光衣物和安全帽的识别，旨在提供高质量标注图像用于训练和测试工作服及其配件的安全检测模型。 反射衣服检测与数据集Yolov5施工人员穿戴检测由雷雷使用Yolov5实现。关于数据集的下载链接，请参阅相关说明文档以获取详细信息。演示和标签工具可以参考其他资料。
     
  • 电动自行车安全帽（头盔）数据集
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    本数据集包含大量针对电动自行车使用者设计的安全帽相关图像与信息，旨在促进智能交通系统中头部保护装备的有效识别和应用研究。 电动车安全帽（头盔）数据集包含约1000张已标注的图片。作为最常见的交通工具之一，中国目前拥有超过3.5亿辆电动自行车，比汽车的数量还要多出数千万辆。因此，在这一领域中，电动车无疑是最为重要的交通工具。 近年来，随着对电动车管理规范化的推进，从生产到销售再到上路行驶都制定了新的标准和规定。其中一项重要措施就是要求骑乘者佩戴安全头盔以确保自身的人身安全。在发生交通事故时，头部往往成为最容易受到伤害的部分之一。据相关数据显示，在去年的重大交通事故中，非机动车死亡人数占据了总死亡人数的60%，而这些事故中的大多数导致颅脑损伤致死。 因此，请务必重视佩戴电动车专用的安全帽这一看似微小但至关重要的行为。它在关键时刻能够保护骑乘者的生命安全。由于摩托车和电动自行车的速度较快且防护措施相对较弱，一旦发生碰撞等意外情况，则更易造成严重的后果，并大多会导致头部受伤。 研究表明，在事故中使用头盔可以吸收大部分冲击力并起到缓冲作用，从而大大减少伤害程度甚至挽救性命。据数据统计显示，佩戴电动车安全帽能够使受伤率降低70%，死亡风险下降40%；而不戴则会使头部受损概率增加2.5倍，并导致致命伤的风险提高1.5倍。 综上所述，在骑乘电动自行车时必须严格遵守相关规定并正确使用符合标准的安全头盔来保障自身及他人的安全。
     
  • 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）
     
  • DeepMVS-master_33_安全帽识别_matlab安全帽检测_源码.rar
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    本资源为基于MATLAB的安全帽识别系统代码包，旨在实现对监控视频或图像中工人是否佩戴安全帽的有效检测，提高作业安全性。 DeepMVS-master_33_安全帽检测_matlab安全帽_安全帽识别_安全帽_源码.rar
     
  • 基于YOLOv5的安全帽识别图片数据集
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    本数据集旨在提升施工现场安全帽佩戴情况监测精度，采用YOLOv5框架优化算法模型，涵盖大量标注清晰的安全帽图像样本。 训练集包含5269张图片，测试集有1766张。这些图片涵盖了不同场景和各种颜色的安全帽。如果有需要，可以私聊我并提供邮箱地址及数据集名称，我会免费发送给您。回复可能不会很及时，请见谅。
     
  • 百度版安全帽识别
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    百度版安全帽识别是一款基于人工智能技术开发的安全监控辅助工具，旨在通过精准检测施工现场工作人员是否正确佩戴安全帽，保障作业人员的人身安全。该系统利用图像识别与深度学习算法，能够快速准确地判断并预警未按规定佩戴安全帽的行为，从而有效预防安全事故的发生，提升安全管理效率。 基于百度AI平台的EasyDL进行的安全帽识别项目，由于绑定硬件设备的原因，安装APP后无法激活，只能作为参考使用。