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基于YOLOv4的头盔佩戴安全检测识别

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简介：
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。

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  • 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Python的头盔正确佩戴识别系统源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python编写的头盔佩戴检测系统的完整源代码。该系统利用计算机视觉技术自动判断人员是否正确佩戴安全头盔，并可应用于工地、骑行等场景的安全监控，有效提升安全管理效率与准确性。 基于Python的正确佩戴头盔识别系统源码包含了实现头盔佩戴检测所需的所有代码文件。该系统旨在通过计算机视觉技术自动判断行人是否按规定戴好安全头盔，适用于交通监控、智能摄像头等应用场景。下载后可直接在本地环境中运行和调试，有助于提升道路安全管理水平。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOV5的头盔佩戴检测识别系统的源码、训练数据及权重文件
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    本项目提供了一种基于YOLOv5模型的头盔佩戴检测系统，包括源代码、预处理后的训练数据集以及经过训练得到的模型权重文件。此资源对于开发者研究和应用智能监控技术具有重要价值。 1. 使用Anaconda创建虚拟环境。 2. 建立VOC格式标准文件夹。 3. 将xml格式转换成yolo格式。 4. 修改yaml配置文件。 5. 下载权重文件。 6. 调整参数，然后打开train.py，在if __name__ == __main__:部分修改参数设置。 7. 使用训练好的权重文件进行识别操作。 8. 利用USB摄像头进行实时识别。
     
  • 基于YOLOV5的头盔佩戴检测与识别系统源码及训练数据包含教程.zip
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    本资源提供基于YOLOv5框架开发的头盔佩戴自动检测系统完整代码和训练所需数据集，并附带详细操作指南，适用于安全监控等应用场景。 基于YOLOV5的头盔佩戴检测识别系统包括源码、训练好的数据以及教程。在使用过程中需要对参数进行调整。打开train.py文件，在if __name__ == __main__:部分开始修改参数，将权重文件地址更改为default=weights/yolov5m.pt，并添加parser.add_argument(--weights, type=str, default=weights/yolov5m.pt)；配置项可改可不改，默认为models/yolov5m.yaml的parser.add_argument(--cfg, type=str, default=models/yolov5m.yaml)。其中，yolov5m.yaml里的anchors:需要通过k-means进行聚类处理。
     
  • 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。
     
  • YOLOv4人脸口罩佩戴检测实战
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    本项目基于YOLOv4框架开发的人脸口罩佩戴检测系统，旨在通过高效准确的技术手段识别人们是否正确佩戴口罩，适用于疫情防控等多种场景。 本课程演示环境为Ubuntu系统，并提供适用于Windows系统的YOLOv4版本的人脸口罩佩戴检测教程。 人脸口罩佩戴检测是当前急需的应用之一，而YOLOv4是最新的目标检测技术之一。本课程将使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测功能。提供的数据集包含超过一万张已标注的图像，并且经过训练后的模型能够在真实场景中对人脸是否佩戴口罩进行高精度实时检测。 在项目制作过程中，我们将详细介绍如何创建和处理这些数据集，包括利用labelImg工具进行标签标记以及使用Python代码修复和清理第三方数据集。课程使用的YOLOv4版本来自AlexyAB/darknet，并且所有演示都在Ubuntu系统上完成。 具体的学习内容涵盖安装YOLOv4、自动划分训练测试集、修改配置文件以适应特定任务需求、模型的训练与验证过程，以及如何评估检测效果（包括mAP计算和绘制PR曲线）等。此外还将进行先验框聚类分析，帮助理解不同目标尺寸对模型性能的影响。
     
  • 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算法的电动车头盔佩戴识别检测系统（含源码、模型及评估曲线）.7z
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    本项目提供一个基于YOLOv5算法的电动车骑乘人员头盔佩戴情况识别与检测系统，包含完整源代码、训练好的模型以及性能评估曲线图表。 1. 基于Yolov5算法实现的电动车头盔佩戴识别检测项目包括源码、模型文件及评估指标曲线。 2. 该项目包含训练过程中的loss（损失值）下降曲线、Recall（召回率）曲线和precision（精确度）曲线，以及mAP等评估指标的展示。 3. 模型经过了200次迭代优化，拟合效果较好。 4. 当前模型能够识别两个类别：“头盔”和“人头”。 如有相关使用问题，可以留言与博主沟通。