商用Python工地安全帽识别安全帽检测预警yolo可以检测图片，视频流，有界面python商用源码视频讲解 项目下载：https://download.csdn.net/download/babyai996/27701322

众所周知，在一些施工工地，必须明确佩戴安全帽。可以对生命安全起到保障作用。该课题为常见的安全帽的识别，主要分为红色，蓝色，黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色，蓝色，黄色，而我们知道，任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的，即RGB。通过R G B不同比例的组合，可以定位出红色，蓝色，黄色。但是现实中的图片，往往伴随着周边建筑物，植物等也有类似颜色，这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位，这时候还需要结合形态学的知识，将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉，留下精确的交通标志的轮廓，再原图基础上给显示出来，接下来分割出交通标志图片，进行神经网络的训练，从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。

安全帽识别数据集，自制数据集3.5k张，本人使用yolov3测试，识别结果正常

训练集有5269张图片，测试集有1766张。包含不同场景和不同颜色安全帽，有需要的可以下载。

yolo3安全帽识别源码，里面有通过大量安全帽数据集训练成的安全帽模型，识别工地内有没有戴安全帽准确度高达百分之98，下载即可运行#资源达人分享计划#，#源码类#

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一种融合HOG人体目标检测和SVM分类器的安全帽识别方法