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，已商用，参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1e5411w75S?from=search&seid=13197047532321152108&spm_id_from=333.337.0.0 0基础部署视频教程：https://download.csdn.net/download/babyai996/85109327

YOLOV5智慧工地安全帽检测数据集系统及危险区域检测系统。该项目是使用 YOLOv5 的程序来训练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。YOLOV5智慧工地安全帽检测数据集系统及危险区域检测系统。该项目是使用 YOLOv5 的程序来训练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。YOLOV5智慧工地安全帽检测数据集系统及危险区域检测系统。该项目是使用 YOLOv5 的程序来训练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。YOLOV5智慧工地安全帽检测数据集系统及危险区域检测系统。该项目是使用 YOLOv5 的程序来训练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。

安全帽分割是实现煤矿人员智能视频监控的关键技术之一，可促进人员定位、跟踪、安全帽佩戴检测等相关技术的研究，为此，提出一种基于超像素特征提取与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类的矿井人员安全帽分割方法。首先，采用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)模型将人员图像粒化为一定数量内部像素点颜色特征相似且空间位置相近的超像素。其次，提取超像素在RGB，YCbCr，Lab，HSV空间上的颜色特征及其灰度直方图纹理特征，通过分析安全帽二维轮廓线上的斜率变化特性建立安全帽轮廓特征模型。最后，在训练集人员图像中分别提取安全帽正样本超像素和背景负样本超像素的颜色、纹理特征训练SVM分类器，采用已训练的SVM将测试集中的人员图像超像素二分类为安全帽正样本和背景负样本。进一步通过安全帽轮廓特征模型判别SVM误分类的虚假正样本并对其进行类别修正，识别同时包含正样本像素点和负样本像素点的欠分割样本超像素，并通过求取正样本区域边界掩模与Prewitt算子所提取轮廓的差集对其进行二级像素分类，分离出其中的正样本像素区

1、have_helmet_images内放的是佩戴安全帽的图片，将标签文件放入Annotations，标签为have_helmet 2、no_helmet_images内放的是未佩戴安全帽的图片，将标签文件放入Annotations，标签为no_helmet 3、Annotations存放标签的文件 4、labelimg具体使用方法看labelimg安装即使用方法.html

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.标注好的头安全帽数据集。 2.数据格式是voc和yolov5两种。 3.下载后可以直接训练。 4.参考博文：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

本项目中使用的预训练模型为官方提供的 yolov5m.pt 来训练数据集，另外三种模型分别为：yolov5l.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt。可以更换预训练模型来训练数据集。 一：下载模型 二：将模型放入weights文件夹下（实际上可以放入任何位置，只需要做相应的路径更改） 三：更改 train.py 下预训练模型的路径以及对应模型cfg配置文件的对应位置 --weights 参数的 default 更改为：例如 weights/yolov5m.pt（使用命令行运行则直接 --weights 指定即可） --cfg 参数的 default 更改为：例如对应的 models/yolov5m.yaml（使用命令行运行则直接 --cfg 指定即可） **强调一点：**cfg 官方默认的 4 个 yaml 文件的配置为 coco 数据集的 80 个识别类别。如果你更换了预训练模型，yaml 里面的参数nc也需要修改为对应你自己项目的类别个数，例如本项目中 nc: 2。 四：命令行或者直接运行 train.py 训练 2：添加数据集 可

关于数据 请参考YOLO-V3-Tensorflow 1. 训练模型前的准备 A.数据准备 数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式： # 单行数据的结构： (path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name) # Note: # 一个path_filename 可能对应多个类别(class_name)，每个类别占用一行数据 # x1, y1, x2, y2 是原图像的坐标, 而不是ratio后图像上的坐标 # (x1, y1) 标注框的左上坐标; (x2, y2) 标注框的右下坐标 # x1,y1------------------- # | | # | | # | |