包含1400+张图片，已打好yolo txt格式的标签，划分好了训练集、验证集和测试集、拿到手即可直接进行训练

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！

主要介绍一个安全帽识别的Python项目，在工程行业应用场景是施工场地的安全帽识别。

佩戴安全帽检测和识别Android App，Android佩戴安全帽的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63，而轻量化版本yolov5s05_320mAP_0.5=0.84左右

yolov5模型部署到安卓手机-+模型文件+app源代码，下载后可以直接编译使用； 详情请参考文章： https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125371307 示例： 内容概要：安全帽识别模型通过带着读者手写简化版 Spring 框架，了解 Spring 核心原理。在手写Spring 源码的过程中会摘取整体框架中的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：IOC、AOP、Bean生命周期、上下文、作用域、资源处理等内容实现。 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：①工厂模式、策略模式、观察者模式等都是怎么在Spring中体现的；②IOC、AOP、代理、切面、循环依赖都是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

1、yolov5佩戴不同颜色的安全帽识别，包含训练好的不同颜色安全帽检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在3000多不同颜色安全帽检测据集中训练得到的权重，目标类别名为各种颜色的安全帽以及未正常佩戴安全帽共5个类别；并附不同颜色安全帽检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 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，python代码

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

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

A minimal PyTorch implementation of YOLOv3, with support for training, inference and evaluation. $ cd PyTorch-YOLOv3/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt Download $ cd weights/ $ bash download_weights.sh Download COCO数据集 $ cd data/ $ bash get_coco_dataset.sh Test Evaluates the model on COCO test.