高效实时头盔检测：基于Yolov5的Jetson Xavier NX与Jetson Nano实现

高效实时头盔检测：基于Yolov5的Jetson Xavier NX与Jetson Nano实现

yolov5-helmet-detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5-helmet-detection

项目介绍

本项目提供了一个基于C++的Yolov5实现，专门用于在Jetson Xavier NX和Jetson Nano设备上进行野外环境中的头部或头盔检测。通过优化和适配，该项目能够在Jetson Xavier NX上实现高达33帧每秒（FPS）的检测速度，确保实时性和高效性。

您可以通过以下链接查看视频演示：

• BILIBILI
• YOUTUBE

如果您希望训练自己的模型，可以参考yolov5-helmet-detection-python项目，按照README文件中的步骤进行操作。

项目技术分析

技术栈

• 硬件平台：Jetson nano 或 Jetson Xavier nx
• 操作系统：Jetpack 4.5.1
• 编程语言：C++
• 依赖库：
  • Python 3（默认已安装TensorRT 7.1.3.0）
  • TensorRT 7.1.3.0
  • PyTorch 1.8.0
  • Torchvision 0.9.0
  • Torch2trt 0.3.0
  • ONNX 1.4.1
  • OpenCV-Python 4.5.3.56
  • Protobuf 3.17.3
  • SciPy 1.5.4

模型支持

• 量化精度：Int8
• 模型类型：Yolov5-s、Yolov5-m

性能指标

| 模型类型 | TensorRT前处理时间 | TensorRT检测时间 | FPS（检测） | | :--------------: | :--------------: | :--------------: |:--------------:| | Yolov5s-640-float16 | 100ms | 60-70ms | 14 ~ 18 | | Yolov5m-640-float16 | 120ms | 70-75ms | 13 ~ 14 | | Yolov5s-640-int8 | - | 30-40ms | 25 ~ 33 | | Yolov5m-640-int8 | - | 50-60ms | 16 ~ 20 |

项目及技术应用场景

应用场景

• 工业安全监控：实时检测工人是否佩戴头盔，确保工作安全。
• 交通监控：检测骑行者是否佩戴头盔，提高交通安全性。
• 智能安防：在公共场所实时监控人员头部状态，预防意外发生。

技术优势

• 高效实时性：在Jetson Xavier NX上实现高达33 FPS的检测速度，满足实时监控需求。
• 低功耗：适用于嵌入式设备，如Jetson Nano，能够在低功耗环境下运行。
• 易于部署：提供详细的构建和运行指南，方便用户快速部署和使用。

项目特点

特点一：高性能

通过TensorRT优化，项目在Jetson Xavier NX上实现了高达33 FPS的检测速度，确保实时性和高效性。

特点二：易于定制

项目支持用户训练和使用自定义模型，只需按照README文件中的步骤进行操作，即可生成和使用自己的TensorRT模型。

特点三：跨平台支持

项目不仅支持Jetson Xavier NX，还兼容Jetson Nano，适用于多种嵌入式设备，满足不同场景的需求。

特点四：社区支持

项目提供了详细的文档和社区支持，用户可以通过GitHub或优快云文章获取帮助和解决问题。

总结

本项目提供了一个高效、实时的头盔检测解决方案，适用于多种嵌入式设备和应用场景。通过TensorRT优化和详细的文档支持，用户可以轻松部署和使用该项目，满足工业安全、交通监控和智能安防等领域的实时检测需求。如果您正在寻找一个高效、易用的头盔检测工具，不妨试试这个项目！

yolov5-helmet-detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5-helmet-detection