基于YOLOv8模型的头盔行人检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

最新推荐文章于 2025-09-16 11:05:27 发布

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#YOLO #pytorch #人工智能 #1024程序员节 #深度学习 #python

摘要：基于YOLOv8模型的头盔行人检测系统可用于日常生活中检测与定位头盔与行人目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；视频的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；摄像头的图像输入、检测与可视化结果展示；已检测目标个数与列表、位置信息；前向推理用时等功能。本博文提供了完整的Python代码与安装和使用教程，适合新入门的朋友参考，部分重要代码部分都有注释，完整代码资源文件私信博主获取。

基本介绍

近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv8 是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 算法之后开发的下一代算法模型，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。YOLOv8 是一个 SOTA模型，它建立在之前YOLO 系列模型的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括：一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。因此本博文利用YOLOv8目标检测算法实现一种头盔行人目标检测模型，再使用Pyside6库搭建出界面系统，完成目标检测页面的开发。本博主之前发布过关于YOLOv5算法的相关模型与界面，需要的朋友可从我之前发布的博客查看。另外本博主计划将YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8一起联合发布，需要的朋友可以持续关注，欢迎朋友们关注收藏。