来源：大创的时候和同学采集的各种各样的数据集，图像已经清洗； 介绍：本数据集包含了各种帽子，大概每个类别1000张； 补充：高质量版本还没有上传 预告：高质量版本包含大量的图像+txt+xml格式的数据集 且帽子种类更为丰富 标记方式：大学生手动标记，数据集已经被清洗

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。

本文提出了一种使用智能头盔作为井下超低功耗的无线传感器网络节点与语音终端的煤矿安全监测方案，能够实现对矿区瓦斯浓度、温度、湿度实时监测和智能预警，并使用语音通信功能以进一步降低煤矿生产中的安全隐患。

电动车安全帽（头盔）数据集，1000张左右，全部都已标注。电动车是一种具有3.5亿保有量的交通工具，其数量超过了汽车的3.19亿辆，所以说电动车是最大的交通工具，一点都不为过。而现在，电动车已经完全的进入了标准化阶段，从上路治理到源头生产销售，都会有新的标准。在这一过程中，人们需要佩戴安全头盔。安全头盔是防范驾驶车辆过程中各类意外对整个头部的冲击。因不守规则不戴头盔而引发的交通事故，令人痛心。据统计，去年全国发生的重大交通事故中，非机动车死亡人数占交通事故死亡人数总数的60%，其中大部分是由于颅脑损伤致死。千万不要忽略佩戴头盔这个小小的举动，它能在关键时刻保住性命。摩托车和电动车速度快，保护措施差，极易发生交通事故，而且事故发生后的伤亡会极其严重，大多造成头部受伤。因此，保护头部不仅对摩托车驾乘人员很重要，对电动车驾乘人员同样重要。研究表明，电动车头盔的作用是发生事故时吸收大部分撞击力，起到缓冲、减震的保护作用，据统计，佩戴电动车头盔能使受伤者的比例下降70％，死亡率下降40％，不戴头盔头部损伤率是戴头盔的2.5倍，致命伤不戴头盔是戴头盔的1.5倍。

1、使用Anaconda创建虚拟环境，2、建立VOC格式标准文件夹，3、将xml格式转换成yolo格式，4、修改yaml配置文件，5、权重文件下载，6、参数修改，再点开train.py,找到if __name__ == '__main__':开始修改参数7、使用训练好的权重文件进行识别，8、使用USB摄像头进行识别

...

摩托（包含自行车）头盔监测数据集，共499张骑行状态头盔图片 摩托（包含自行车）头盔监测数据集，共499张骑行状态头盔图片 摩托（包含自行车）头盔监测数据集，共499张骑行状态头盔图片

1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“头盔”和“人头” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

头盔数据集

对电动车和头盔进行标注，纯手工，1504张，可直接用于训练