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。

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

本资源是基于K210端侧平台部署头盔识别模型，资源包中包含已经训练好的kmodel格式的模型文件，可以直接部署到K210平台，同时还提供了课程设计报告pdf版以及答辩ppt

该课题为基于matlab的安全帽，头盔检测系统。考虑到头盔是穿戴于头部 ，因此先进行人脸定位，定位到人脸以后，去寻找安全帽，定位，检测。

MATLAB安全帽头盔识别，因为头盔是戴在脸部以上的，所以先进行人脸检测，定位，进而找头盔。带界面。

MATLAB头盔识别。先人脸定位，再头盔定位。matlab，需要具备一定编程基础。

MATLAB安全帽颜色识别和个数统计,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。

一、课题名称 基于MATLAB的安全帽检测系统 二、课题介绍 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。 三、GUI设计草图