基于深度学习YOLOv10的安全帽检测系统

引言

随着工业自动化和智能化的发展，安全生产成为了各行各业关注的焦点。特别是在建筑工地、工厂等高风险工作环境中，佩戴安全帽是保障工人安全的重要措施之一。然而，传统的安全帽佩戴检测方法主要依赖于人工检查，效率低下且容易出错。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）系列，因其高效性和准确性，被广泛应用于实时目标检测任务中。

本文将详细介绍如何基于YOLOv10构建一个安全帽检测系统，包括深度学习模型的训练、UI界面的设计以及数据集的准备。我们将从理论基础到实践操作，逐步讲解每个环节的实现细节，并提供完整的代码和参考数据集。

1. YOLOv10简介

YOLOv10是YOLO系列的最新版本，继承了YOLO系列高效、实时的特点，并在模型结构、损失函数和训练策略上进行了多项改进。YOLOv10采用了更深的网络结构，引入了多尺度特征融合和自适应锚框机制，进一步提升了检测精度和速度。

1.1 YOLOv10的网络结构

YOLOv10的网络结构主要由以下几个部分组成：

• Backbone：负责提取图像特征，通常采用CSPDarknet53或