智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！

【实际项目应用】： 智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】： 安全帽佩戴检测数据集，一共6584张图片，标签包含voc（xml）与yolo（txt）两种格式，类别为[“helmet“，“head”]，数据标注精确，数据量充足，多种目标检测算法可直接使用。智慧工地实际项目所用，经过筛选，多次训练验证，算法拟合不错，数据质量可靠。 更多数据集介绍请看https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

1、yolov5检测源码+安全帽佩戴检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。

智慧工地充分利用移动互联、物联网、人工智能AI、地理信息系统、大数据等新一代信息技术，彻底改变传统建筑施工现场参建各方现场管理的交互方式、工作方式和管理模式，为建设集团、施工企业等提供一揽子工地现场管理信息化解决方案。

人员核酸检测记录手册 来访人员出入登记表 全员每天涉疫排查记录 外来车辆登记 消杀记录表 防疫巡查记录表 防疫物资台账

【2020版】智慧工地现场监控系统方案，主要针对的是工地每天进出的车辆管理，包括无证或异常工程车辆进入工地、工程车辆未冲洗带泥上路治理；工地扬尘监测与治理；工地安全监管等问题。

监控实拍 手工标注 可直接训练

互联网+下的智慧工地解决方案.pdf

工地网络监控系统方案书(布线+网桥).doc

东大工地临时用电方案1.pdf，这是一份不错的文件