1.这是一个检测是否佩戴安全帽的完整训练代码项目，包含一个已训练好的yolov5m的模型，mAP在90%以上，能直接应用于要求不高的场景上。 2.参考博文：https://blog.csdn.net/matt45m/article/details/124702919?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5安全帽检测，代码和训练好的模型，两种训练好的模型，并有pyqt界面，训练精度达90%多，内含各种训练曲线图，并有5000多张标注好的安全帽检测数据集，标签是VOC和YOLO格式的，类别名为person，hat两类； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

YOLOv5安全帽检测训练好的模型和代码，几千张数据训练了150轮得到的权重文件，mAP和召回率recall达到了90%多，PR曲线等图保存在runs文件夹中 ，配置好YOLOv5的环境就可以直接运行 数据集和检测结果：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

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。

# 视频预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --video_file=mydata/test.avi --device=GPU # 图片预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --image_file=mydata/VID_20200310_174419_15.jpg --device=GPU

安全帽数据集： 1、1万多张标注好的数据图片， 2、类别：person、hat， 3、标签格式分别为txt和xml格式两种, 4、直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集（二），一共7000多张标注好的数据，类别为person、hat两个类别，标签为txt和xml两种格式，可以直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集（三），包括5000张标注好 的数据，类别为person、hat两个类别，两种标签格式分别为txt和xml格式,可以直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集，可以接用于YOLO目标检测和跟踪，数据集包括两个类别person、hat，5000多张标注好的的图片，两种标签格式分别为txt和xml格式，