基于YOLOv5和PyQt5的智慧工地安全帽佩戴与危险区域入侵检测系统源码（含GUI界面、数据集及模型）

简介：
本项目提供了一套基于YOLOv5算法与PyQt5框架的安全帽佩戴及危险区域入侵检测系统，包含完整GUI界面、训练数据集和预训练模型。 智慧工地项目-基于YOLOv5和Pyqt5的安全帽佩戴检测系统及危险区域入侵检测告警系统源码（包含GUI界面、数据集与模型）是一个由导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分数为98分。该项目主要面向正在完成毕设的计算机相关专业学生以及需要进行实战练习的学习者，同时也适用于课程设计和期末大作业。 智慧工地项目 1. 源码包括：基于YOLOv5的安全帽佩戴检测系统及危险区域入侵告警系统的代码（包含GUI界面、数据集与模型+部署说明）。 2. 该项目利用YOLOv5算法实现智能工地安全领域中头盔目标的检测应用，涵盖工人安全帽识别和危险区域入侵报警功能。 3. 使用Pytorch深度学习框架及Python语言编写。源码附带使用Pyqt5构建的GUI界面，并支持自定义按钮名称。 4. 可通过软件绘制并设定特定危险区域，在有人员进入时触发告警机制。 资源中包含详细的项目操作文档，建议按照说明逐步进行操作以确保正确实施和理解整个系统的工作流程。