基于深度学习的个人防具检测系统：YOLOv5+PyQT5 UI界面+数据集完整实现

1. 引言

在工业生产、建筑施工、医疗领域等场景下，个人防护装备（Personal Protective Equipment，PPE） 是保障作业人员安全的关键设备。常见的个人防护装备包括：安全帽、安全背心、护目镜、手套、口罩等。正确佩戴防护装备可以显著降低事故发生率，减少人员伤亡和财产损失。然而，在实际工作场景中，佩戴防护装备的规范性和一致性难以保障，导致工伤事故频发。

近年来，随着深度学习和计算机视觉的发展，基于目标检测的自动化防护装备检测技术逐渐成为研究热点。通过构建深度学习模型，可以自动识别和检测作业人员是否佩戴防护装备，并在未佩戴或佩戴不规范时发出预警，从而提高作业安全性。

**YOLO（You Only Look Once）**作为一种先进的目标检测算法，凭借其高效的实时检测性能和精度，广泛应用于各类视觉检测任务中。YOLOv5是YOLO系列算法的最新版本，优化了模型结构和训练策略，在检测速度和准确率上均有显著提升。

本文将基于YOLOv5，构建一个完整的个人防具检测系统，包括：
✅ 数据集的准备与处理
✅ YOLOv5模型的训练与优化
✅ 实时检测界面开发（