Advertisement

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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
    优质
    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YOLOV5的头盔佩戴检测系统（含源码、数据集及训练模型教程）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5框架的头盔佩戴自动检测系统的完整解决方案，包括源代码、详实的数据集以及详细的训练和模型部署教程。适合开发者快速上手和研究使用。 基于YOLOV5的头盔佩戴检测识别系统（源码+数据集+训练好的数据+教程）.zip是一个个人高分毕业设计项目文件。该文档详细介绍了如何配置电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境，包括运行环境和基本环境配置两部分说明。在程序启动之前，请仔细阅读此文档并根据指示设置设备的相应运行条件。
     
  • 基于YOLOV5的头盔佩戴检测系统（含源码、数据集及训练模型教程）
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5框架实现的头盔佩戴自动检测系统，包含详尽的数据集与源代码，并附有从零开始构建和训练模型的教程。 基于YOLOV5的头盔佩戴检测识别系统提供源码、数据集、训练好的模型及详细教程，并附有代码注释，适合初学者理解使用。该项目获得了导师的高度评价并取得了优异的成绩，在毕业设计、期末大作业和课程设计中可以作为高分保障项目选择。下载后简单部署即可投入使用。
     
  • 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
    优质
    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YOLOv4的头盔佩戴安全检测识别
    优质
    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Python的头盔正确佩戴识别系统源码.zip
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 跌倒检测与识别II：基于YOLOv5的跌倒检测（包含数据集及训练代码）.txt
    优质
    本项目致力于开发一种先进的跌倒检测系统，采用YOLOv5模型进行实时跌倒事件的精准识别。项目提供详尽的数据集以及完整的训练代码，旨在促进相关研究与应用的发展。 跌倒检测与识别包括以下几个方面： 1. 跌倒检测数据集：提供了包含训练所需的数据。 2. YOLOv5实现跌倒检测：使用YOLOv5模型进行跌倒事件的实时监测，包含了相关的数据集和训练代码。 3. Android平台下的跌倒检测应用开发：实现了在Android设备上运行的跌倒检测功能，并附带源码，支持实时监控。 4. C++环境下实现跌倒检测：提供了一个基于C++语言编写的解决方案来完成跌倒事件监测任务，同样包含完整的源代码并具备实时处理能力。