安全帽检测项目教程

安全帽检测项目教程

Helmet-Detection-YoloV5Safety helmet wearing detection on construction site based on YoloV5s-V5.0 including helmet dataset（基于YoloV5-V5.0的工地安全帽检测并且包含开源的安全帽数据集）项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/he/Helmet-Detection-YoloV5

项目介绍

本项目主要基于YoloV5s-V5.0版本实现工地上安全帽佩戴的检测。项目的主要实现背景是在Jetson Nano上部署好安全帽佩戴检测的代码，当然在Windows/Linux上同样可以实现。项目包含TensorRT加速，使其能够在边缘硬件平台上能够更快更实时的处理数据。再次强调，本项目使用的YoloV5是属于YoloV5s网络，是属于模型最小的，并且版本是V5.0（各个版本不是很兼容，各版本有点差别）。

项目快速启动

环境要求

• Python >= 3.6.0
• Pillow
• torch >= 1.7.0

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/yurizzzzz/Helmet-Detection-YoloV5.git
   cd Helmet-Detection-YoloV5
   

2. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行检测

   python detect.py --source 0  # 使用摄像头
   python detect.py --source path/to/image.jpg  # 使用图片
   

应用案例和最佳实践

应用案例

• 工地安全监控：实时监控工地上的工人是否佩戴安全帽，确保工人的安全。
• 视频监控系统：集成到现有的视频监控系统中，自动检测未佩戴安全帽的行为。

最佳实践

• 数据集准备：使用高质量的数据集进行训练，确保模型的准确性。
• 模型优化：根据实际应用场景调整模型参数，提高检测速度和准确性。
• 部署优化：在边缘设备上使用TensorRT进行加速，提高实时处理能力。

典型生态项目

• Roboflow：用于数据集的标注和准备，提供快速且易于使用的工具。
• Ultralytics YOLOv5：本项目的核心模型，提供强大的目标检测能力。
• TensorRT：用于模型加速，提高在边缘设备上的处理速度。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并应用本项目进行安全帽检测，确保在各种场景下的高效和准确。

Helmet-Detection-YoloV5Safety helmet wearing detection on construction site based on YoloV5s-V5.0 including helmet dataset（基于YoloV5-V5.0的工地安全帽检测并且包含开源的安全帽数据集）项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/he/Helmet-Detection-YoloV5