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检测系统用于评估工人佩戴安全帽的情况。

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简介：
为了积极参与2018年举办的中软杯赛事，开发了一项小型项目，该项目运用了深度学习的SSD算法来精确地识别工地现场的安全帽以及工作人员的位置。其主要目标是判断工地上是否存在工人未佩戴安全帽的情况，从而提升工地安全管理水平。该项目运行环境为Tensorflow与PyQt的结合，并采用了SqlServer作为数据存储方案，尽管由于实施过程中的一些复杂性，相关数据库文件并未包含在本次提交中，但其核心功能和正常运行机制并未受到影响。

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  • 工人的安全帽佩戴检测系统
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    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）。
     
  • 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。
     
  • 检测司机安全带佩戴情况的算法
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    本算法专注于实时监测司机是否正确佩戴安全带，通过摄像头捕捉图像数据，并运用深度学习技术进行智能分析判断，以保障行车安全。 在EasyPR的基础上添加了检测司机是否佩戴安全带的功能。
     
  • YOLO安全帽佩戴检测的数据集
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    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
     
  • 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。
     
  • 关于人物佩戴安全帽的目标检测数据集
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    本数据集专注于人物佩戴安全帽场景的目标检测，旨在提升建筑工地等高风险环境下的安全管理效率与准确性。 安全帽数据集包含6696张图片及其对应的6696个VOC格式的xml标注文件。以下是四个Python脚本的功能描述：对VOC格式的xml标注文件转换为YOLO格式的txt文件，以及按照一定比例划分数据集。 文件目录结构如下： ``` ├───DataProcessing │ └───VOCdevkit │ └───VOC2007 │ ├───Annotations │ ├───ImageSets │ └───JPEGImages ├───split82.py ├───split721.py ├───Voc2Yolo.py └───Yolo2Voc.py ```
     
  • 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。
     
  • 基于改良版YOLOv5的安全帽佩戴检测算法
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    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的工地安全监测，检查工人的安全帽与反光背心是否正确佩戴
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    本项目采用YOLOv5算法实现对施工现场的安全监控，专门检测工人是否按规定佩戴安全帽和反光背心，保障施工安全。 标题中的“基于YOLOv5的工地安全检测”是指利用深度学习模型YOLOv5（You Only Look Once第五个版本）来实现建筑工地的安全监控，重点在于检测工人们是否正确佩戴了安全帽和反光背心。YOLOv5是一种实时目标检测系统，在计算机视觉领域广泛应用，特别是在物体检测任务上表现出色。 YOLOv5的设计理念是快速、准确地识别图像中的目标。其主要组成部分包括以下几个方面： 1. **网络结构**：采用基于Focal Loss和Mish激活函数的改进版Darknet架构，使得模型能够更有效地处理类别不平衡问题，并提高训练效率。 2. **数据预处理**：在训练前通常需要对图像进行归一化、缩放、随机裁剪等操作，以便更好地学习各种尺度的目标。 3. **多尺度检测**：利用Anchor Boxes机制预测不同大小的目标，同时引入了Feature Pyramid Network（特征金字塔网络），能处理不同尺度的物体，并增强了小目标检测能力。 4. **模型优化**：采用Adam或SGD优化器以及余弦退火等学习率调度策略，确保训练过程中的收敛性和性能。 描述中提到的“工地安全检测”是一个现实世界的应用场景。其目标是通过视觉系统监控工人们是否遵守安全规定，以预防安全事故。这通常涉及以下步骤： 1. **数据收集**：在建筑工地上拍摄大量包含工人佩戴安全帽和反光背心的图像，以及未佩戴的图像，构建训练集和验证集。 2. **数据标注**：对图像进行人工标注，标记出安全帽和反光背心的位置，并生成Ground Truth数据。 3. **模型训练**：将标注后的数据输入YOLOv5模型进行训练并调整超参数以优化性能。 4. **模型评估**：使用验证集评估模型的精度指标如平均精度mAP、漏检率False Negative Rate（FNR）和误报率False Positive Rate（FPR）等。 5. **实时部署**：将训练好的模型部署到边缘设备或云端服务器，以实时分析摄像头捕捉的画面，并在检测到违规行为时发出警报并记录。 6. **反馈循环**：持续收集实际运行中的数据，不断调整和优化模型，以便应对新出现的情况。 从文件名JU-ConstructionSite-Safety-Protection-main来看，该安全检测系统可能包含了源代码、训练数据及配置文件等相关资源。使用者可以通过这些资源了解项目结构，并进一步研究或改进模型，或者直接应用于自己的工地安全监控系统中。