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基于YOLOV5的智慧工地安全帽与禁区违规进入检测系统源码及数据集.zip

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简介：
本资源提供基于YOLOV5模型开发的智能工地管理系统源代码和训练数据集，用于检测工人是否佩戴安全帽以及防止未经授权人员进入危险区域。 该项目利用YOLOv5程序在智能工地安全领域进行头盔目标检测的应用开发。通过使用yolov5网络模型实现工人安全帽的识别以及危险区域的监测，并将报警信息推送给相应的安全员或项目负责人，以确保施工现场的安全管理得到有效执行。

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  • 基于YOLOV5的智慧工地安全帽与禁区违规进入检测系统源码及数据集.zip
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    本资源提供基于YOLOV5模型开发的智能工地管理系统源代码和训练数据集，用于检测工人是否佩戴安全帽以及防止未经授权人员进入危险区域。 该项目利用YOLOv5程序在智能工地安全领域进行头盔目标检测的应用开发。通过使用yolov5网络模型实现工人安全帽的识别以及危险区域的监测，并将报警信息推送给相应的安全员或项目负责人，以确保施工现场的安全管理得到有效执行。
     
  • 基于YoloV5-V5.0的工地安全帽检测及开源安全帽数据集
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    本项目采用YOLOv5框架构建工地安全帽检测模型，并提供一个免费的安全帽图像数据集，助力相关研究和应用开发。 ### 作品名称：基于YoloV5-V5.0的工地安全帽检测及开源数据集 ### 适用人群： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，可作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ### 项目介绍： 本项目旨在基于YoloV5s-V5.0版本实现工地上安全帽佩戴的检测。主要实现在Jetson Nano上部署安全帽佩戴检测代码，并且在Windows和Linux系统中同样适用。此外，通过使用TensorRT加速技术来提高边缘硬件平台上的处理速度与实时性。 项目使用的YoloV5是模型最小的一个版本（即YoloV5s），并且基于最新的V5.0版本开发。 ### 软件需求： - Python >= 3.6.0 - Pillow - torch >= 1.7.0 - torchvision >= 0.8.0 - numpy >= 1.18.5 - matplotlib >= 3.2.2 - opencv-python ### 资源声明： 本资源作为“参考资料”而非“定制需求”，代码仅供参考，不能完全复制使用。需要具备一定基础以理解并调试代码、解决可能出现的错误，并有能力添加功能及修改现有代码。
     
  • 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）
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    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。
     
  • YOLOV5智能工地安全帽识别与危险区监测数据集系统.zip
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    本数据集为研发基于YOLOv5的智能工地安全管理系统而设，涵盖安全帽识别及危险区域监测等功能，旨在提升工地作业安全性。 YOLOV5智慧工地安全帽检测数据集系统及危险区域检测系统.zip
     
  • 智慧工地安全帽与危险区域检测系统(YOLOV5+告警)-含GUI界面及Python代码.zip
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    本资源提供基于YOLOV5框架的安全帽佩戴及危险区域进入行为智能检测解决方案，包含图形用户界面和完整Python实现代码。 智慧工地项目包括以下两部分内容： 1. 基于YOLOV5的安全帽检测系统及危险区域入侵告警系统：该部分包含一个带有GUI界面的系统（提供Python源码与项目说明）。 2. 该项目运用了YOLOv5算法，用于智能工地安全领域中的头盔目标检测。具体来说，它使用yolov5网络来实现工人安全帽和危险区域入侵的实时监测，并通过微信公众号将报警信息推送给安全员或项目负责人。 系统采用PyTorch深度学习框架开发，代码用Python编写；源码中还包括一个基于pyqt5构建的GUI界面，其中按钮名称可以自定义。该项目详细的操作文档也一并提供，请根据说明逐步操作以确保顺利运行。
     
  • 智能建筑工地-YOLOV5安全帽检测与危险区域入侵预警系统（含GUI）.zip
    优质
    本项目开发了一套基于YOLOv5框架的安全帽检测及危险区域入侵预警系统，并配备了图形用户界面，旨在提高建筑工地的安全管理水平。 智慧工地-基于YOLOV5的安全帽检测系统及危险区域入侵告警系统的GUI界面项目是一个完整的毕业设计或课程作业资源包，包含Python源码与详细的项目说明文档。 该项目利用先进的YOLOv5算法，在智能建筑施工安全领域实现了工人安全头盔的自动识别和危险区域的侵入预警。通过深度学习框架PyTorch编写的应用程序能够有效检测施工现场的安全帽，并监测是否有人员未经许可进入高风险作业区，进而将报警信息发送给指定的安全管理人员或项目负责人。 此外，该资源还包括一个使用PyQt5构建的图形用户界面（GUI），便于操作和配置系统的各项功能。按钮名称可以依据具体需求进行个性化设置以提高用户体验度。为了帮助使用者更好地理解并实施这一解决方案，文档中提供了详尽的操作指南与说明步骤。 此项目不仅能够作为学术研究的一部分，还能为实际工作环境中的安全监控提供有价值的参考和支持。
     
  • 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）
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    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。