YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)_百度知...

发布网友发布时间：2024-08-19 04:22

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热心网友时间：2024-08-22 14:23

这篇文章详细介绍了如何利用YOLOv5实现佩戴安全帽的检测与识别，以应对安全生产中的重要问题。作者分享了基于目标检测的识别方法，以及对YOLOv5s进行了轻量化处理，以适应Android平台的实时性能需求。通过2W+的佩戴安全帽数据集进行训练，最终模型在YOLOv5s的基础上，mAP_0.5达到了0.93，轻量化后的yolov5s05版本性能也相对理想。Python版本的Demo展示了识别效果，而Android版本的APP也已实现，能够在普通手机上实现实时检测。整个项目提供了数据集和训练代码，方便开发者和企业实现对员工佩戴安全帽的智能监控。

YOLOv5在佩戴安全帽检测中的应用教程

1. 目标：为保障安全，通过YOLOv5构建高效的安全帽检测系统，确保员工正确佩戴，降低事故风险。

2. 方法：博主分享了两种识别策略，一是直接作为目标检测类别，二是先头部检测后分类。选择基于目标检测的策略，利用YOLOv5进行模型训练，其YOLOv5s的模型在手机端也进行了优化，yolov5s05版本的性能显著提升。

3. 数据集：2W+的佩戴安全帽数据集是训练的关键，包含了详细说明和下载链接。

4. 训练步骤：从数据准备、模型配置到训练过程，提供了详细的指导，包括YOLOv5的使用、轻量化模型的创建和Anchor的调整。

5. 结果展示：Python版本的Demo展示了识别准确度，而Android版本的APP实现了实时检测，为现场应用提供了便利。

6. 获取资源：项目源码包含数据集和训练代码，为开发者提供了完整的解决方案。