终极安全帽佩戴检测数据集：零基础快速部署工业安全监控系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/Safety-Helmet-Wearing-Dataset 安全帽佩戴检测数据集（Safety-Helmet-Wearing-Dataset）是一个专为工业安全设计的开源数据集，提供7581张标注图片（含9044个正样本和111514个负样本）及预训练模型，帮助开发者快速构建工地安全帽佩戴自动检测系统，有效降低安全事故风险。
📊 数据集核心优势与构成
1. 工业级标注数据
数据集包含丰富的工地场景图片，涵盖不同光照、角度和施工环境，标注精度达像素级。其中：
- 正样本：9044个佩戴安全帽的人体头部标注
- 负样本：111514个未佩戴安全帽的人体头部标注
- 场景覆盖：建筑施工、电力检修、工厂车间等12类工业场景
图：安全帽佩戴检测样本（左：未佩戴 右：佩戴），展示数据集标注效果
2. 即插即用的预训练模型
项目提供基于YOLO架构的预训练模型，支持：
- 实时检测（FPS≥25）
- 多目标识别（同时检测10+人员）
- 端侧部署优化（模型体积≤100MB）
图：安全帽检测模型输出结果，红色框表示未佩戴，绿色框表示佩戴
🚀 3步极速上手指南
1. 一键克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/Safety-Helmet-Wearing-Dataset
2. 安装依赖环境
进入项目目录后执行：
pip install -r requirements.txt
3. 运行检测演示
使用测试脚本快速验证效果：
python test_yolo.py
运行成功后会在image目录生成带检测框的结果图片（如image/2_result.jpg），展示模型对不同姿态人员的识别能力。
图：复杂工地场景下的安全帽检测效果，模型成功识别多种佩戴状态
💡 工业场景最佳实践
工地安全监控系统部署
-
实时视频流接入
修改test_yolo.py中图像读取部分，接入监控摄像头RTSP流：# 原代码：读取本地图片 img = cv2.imread("image/test.jpg") # 修改为：接入摄像头 cap = cv2.VideoCapture("rtsp://camera_ip:port/stream") -
告警机制配置
当检测到未佩戴安全帽人员时，通过test_symbol.py中的接口触发声光报警：if detect_no_helmet(): trigger_alarm() # 调用声光报警模块
图：安全帽检测系统部署架构图，包含摄像头接入、AI分析和告警输出模块
模型性能优化技巧
- 数据增强：使用
train_yolo.py中的数据增强功能，提升模型泛化能力：python train_yolo.py --augment rotate,flip,brightness - 模型轻量化：通过模型剪枝减小体积，适配边缘设备：
python train_yolo.py --prune 0.3 # 保留70%模型参数
🔍 数据集文件结构说明
Safety-Helmet-Wearing-Dataset/
├── image/ # 样本图片与检测结果
├── test_yolo.py # YOLO检测演示脚本
├── train_yolo.py # 模型训练脚本
└── test_symbol.py # 符号化测试工具
📈 常见问题解决
Q: 如何提高小目标检测精度？
A: 调整train_yolo.py中的锚框尺寸：
anchors = [[10,13], [16,30], [33,23], [30,61], [62,45]] # 适配小尺寸安全帽
Q: 模型在逆光场景下效果差怎么办？
A: 使用test_yolo.py中的图像预处理功能：
img = preprocess(img, enhance_contrast=True) # 增强对比度
通过本数据集和预训练模型，开发者可在1小时内搭建起工业级安全帽检测系统，为工地安全监控提供AI助力。立即下载体验，让安全管理更智能、更高效！ 🔒
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
