【限时免费】项目实战：用Yolov5-安全帽识别构建一个智能工地安全监控系统，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用Yolov5-安全帽识别构建一个智能工地安全监控系统，只需100行代码！

【免费下载链接】Yolov5-安全帽识别基于Yolov5网络模型的现场作业安全帽是否正确佩戴监测项目地址: https://gitcode.com/Qimat/model

项目构想：我们要做什么？

在现代建筑工地中，安全帽的佩戴是保障工人安全的重要措施之一。然而，人工监控不仅效率低下，还容易遗漏违规行为。因此，我们设计了一个基于Yolov5-安全帽识别的智能工地安全监控系统。该系统能够实时监控工地视频流或图像，自动检测工人是否佩戴安全帽，并标记违规行为。

输入：工地的实时视频流或静态图像。
输出：标注了安全帽佩戴情况的图像或视频，并生成违规行为的统计报告。

技术选型：为什么是Yolov5-安全帽识别？

Yolov5-安全帽识别模型具有以下核心亮点，非常适合实现我们的项目：

高效的目标检测能力：Yolov5以其轻量化和高精度著称，能够快速准确地检测出图像中的安全帽佩戴情况。
实时性：模型推理速度快，适合处理实时视频流，满足工地监控的需求。
易于部署：Yolov5支持多种部署方式，包括本地运行和云端部署，灵活性高。
开源生态丰富：社区支持强大，提供了丰富的预训练模型和工具链，便于快速上手。

核心实现逻辑

模型加载：使用Yolov5的预训练模型，加载安全帽检测的权重文件。
输入处理：接收来自摄像头或视频文件的帧数据。
推理与检测：对每一帧图像进行目标检测，识别出佩戴安全帽和未佩戴安全帽的工人。
结果标注：在检测到的目标上绘制边界框和标签，区分合规与违规行为。
统计与报警：统计违规行为次数，并在必要时触发报警机制。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于Yolov5的快速上手代码扩展而来：

import cv2
import torch
from datetime import datetime

# 加载Yolov5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 设置摄像头或视频文件
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头，也可以替换为视频文件路径

# 违规行为统计
violations = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 推理
    results = model(frame)

    # 解析检测结果
    for detection in results.xyxy[0]:
        x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection
        if conf > 0.5:  # 置信度阈值
            label = "Helmet" if int(cls) == 0 else "No Helmet"
            color = (0, 255, 0) if label == "Helmet" else (0, 0, 255)
            cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, 2)
            cv2.putText(frame, f"{label} {conf:.2f}", (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
            if label == "No Helmet":
                violations += 1

    # 显示违规统计
    cv2.putText(frame, f"Violations: {violations}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Smart Construction Site Monitoring", frame)

    # 退出条件
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码讲解：

模型加载：使用torch.hub.load加载Yolov5的预训练模型。
视频流处理：通过cv2.VideoCapture捕获摄像头或视频文件的帧。
推理与标注：对每一帧调用模型进行检测，标注出安全帽佩戴情况。
违规统计：实时统计未佩戴安全帽的工人数量。
结果显示：通过OpenCV显示标注后的视频流。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行程序后，系统会实时显示监控画面，标注出佩戴安全帽（绿色框）和未佩戴安全帽（红色框）的工人，并在画面左上角显示违规次数。

功能扩展

报警机制：当检测到多次违规时，可以通过邮件或短信通知管理人员。
数据存储：将违规行为的截图和时间戳保存到数据库，便于后续分析。
多摄像头支持：扩展为支持多个摄像头的分布式监控系统。
移动端适配：开发移动端应用，方便管理人员随时随地查看监控结果。