基于YoloV5-V5.0的工地安全帽检测及开源安全帽数据集

简介：
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。