基于改良版YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究提出了一种改进的YOLOv5算法，专注于提高施工现场安全帽佩戴情况的检测准确率和效率，保障作业人员的安全。为了应对现有安全帽佩戴检测中存在的干扰性强、精度低等问题，本段落提出了一种基于改进YOLOv5的安全帽检测新算法。首先，针对不同尺寸的安全帽问题，使用K-Means++算法重新设计了先验框的尺寸，并将其匹配到相应的特征层；其次，在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块，使模型能够自主学习每个通道的重要性权重，增强信息传播能力，从而提高对前景和背景的区分效果。此外，在训练过程中通过随机输入不同大小的图像来提升算法在实际场景中的泛化性能。实验结果显示，该方法在自制的安全帽佩戴检测数据集上取得了显著的效果：均值平均精度（mAP）达到了96.0%，其中对于戴安全帽工人的平均精度（AP）为96.7%，未戴安全帽的工人则为95.2%。与原始YOLOv5算法相比，改进后的模型在检测佩戴安全帽方面的准确率提高了3.4个百分点，从而满足了施工环境中对安全帽佩戴情况精确监测的需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于改良版YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

优质

本研究提出了一种改进的YOLOv5算法，专注于提高施工现场安全帽佩戴情况的检测准确率和效率，保障作业人员的安全。为了应对现有安全帽佩戴检测中存在的干扰性强、精度低等问题，本段落提出了一种基于改进YOLOv5的安全帽检测新算法。首先，针对不同尺寸的安全帽问题，使用K-Means++算法重新设计了先验框的尺寸，并将其匹配到相应的特征层；其次，在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块，使模型能够自主学习每个通道的重要性权重，增强信息传播能力，从而提高对前景和背景的区分效果。此外，在训练过程中通过随机输入不同大小的图像来提升算法在实际场景中的泛化性能。实验结果显示，该方法在自制的安全帽佩戴检测数据集上取得了显著的效果：均值平均精度（mAP）达到了96.0%，其中对于戴安全帽工人的平均精度（AP）为96.7%，未戴安全帽的工人则为95.2%。与原始YOLOv5算法相比，改进后的模型在检测佩戴安全帽方面的准确率提高了3.4个百分点，从而满足了施工环境中对安全帽佩戴情况精确监测的需求。

基于YOLOv5的安全帽佩戴检测

优质

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。

基于YOLOv5的安全帽佩戴检测数据集

优质

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。

工人的安全帽佩戴检测系统

优质

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

优质

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

基于YOLOv5的安全帽检测方法

优质

本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效准确的安全帽佩戴情况检测算法，旨在提升施工现场安全管理效率与精度。基于Yolov5的安全帽检测模型已经训练完成，可以直接使用。模型位于runs/train文件夹内，检测示例位于runs/detect文件夹中。此外，还包含数据集，可以继续进行训练。数据集的位置是hat_recog文件夹。

安全帽佩戴检测与识别Android应用

优质

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的安全帽佩戴检测与识别（附数据集及训练代码）

优质

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。

基于改良版YOLOv3的口罩佩戴检测与识别.docx

优质

本研究利用改进型YOLOv3算法进行口罩佩戴情况的实时检测和识别，旨在提升模型在复杂背景下的准确率和速度，为疫情防控提供技术支持。本段落探讨了改进版YOLOv3算法在口罩佩戴检测与识别中的应用。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，通过单个神经网络同时预测图像中边界框及类别概率，显著提升了目标检测的速度。作为YOLO系列的升级版本，YOLOv3不仅提高了精确度和速度，在小目标检测方面也有所突破。随着全球公共卫生事件的发展，口罩已成为日常防疫的重要手段之一。自动监控系统能够提高公众健康意识，并及时提醒未佩戴口罩的行为，而传统的依赖人工监控的方法效率低且成本高。相比之下，利用深度学习技术如YOLOv3进行自动化检测具有高效和实时的优势。本研究旨在通过改进YOLOv3算法提升对口罩佩戴的识别精度与准确率，以适应室内、室外及人群密集等复杂环境的需求。这有助于开发出更加精准的监控系统，在公共场所的安全管理和防疫工作中发挥重要作用。近年来，基于深度学习的目标检测方法迅速发展，包括Faster R-CNN、SSD和YOLO等模型受到广泛关注。尽管已有部分研究使用了YOLO或其变种进行口罩佩戴检测，但在小目标（如口罩）识别上仍存在误检与漏检的问题。改进后的YOLOv3算法采用了特征金字塔网络设计，在不同层次实现多尺度检测，并引入锚框概念以适应各种类别目标。在实际应用中，该方法首先使用改进的YOLOv3模型定位面部区域，然后通过分析鼻梁、口唇等面部特征判断是否佩戴口罩；此外还涉及对不同类型口罩（如医用和布制）进行识别。为了训练高效的检测系统，构建高质量的数据集至关重要。数据集中应包含大量正负样本图像以确保在各种情况下都能准确识别。实验设计包括模型的训练、验证与测试环节，并调整超参数优化性能表现。综上所述，本段落通过改进YOLOv3算法致力于解决口罩佩戴检测中的挑战，旨在为公共卫生安全提供技术支持。利用深度学习和目标检测技术可以构建智能监控系统，有效提升自动监测能力，在疫情防控中发挥重要作用。