基于YOLOv5的头盔佩戴检测识别系统
简介
本仓库提供了一个基于YOLOv5的头盔佩戴检测识别系统的完整资源，包括源码、训练好的数据和权重文件。通过本项目，您可以快速搭建一个头盔佩戴检测系统，并使用USB摄像头进行实时识别。
资源内容
- 源码：包含YOLOv5的完整实现代码，可以直接用于训练和推理。
- 训练好的数据：已经标注好的数据集，格式为VOC，可以直接用于训练。
- 权重文件：训练好的权重文件，可以直接用于头盔佩戴检测。
使用步骤
1. 创建虚拟环境
使用Anaconda创建一个虚拟环境，以隔离项目所需的依赖库。
conda create -n helmet_detection python=3.8
conda activate helmet_detection
2. 建立VOC格式标准文件夹
按照VOC数据集的标准格式，建立相应的文件夹结构，用于存放训练数据。
data/
├── Annotations/
├── ImageSets/
├── JPEGImages/
└── labels/
3. 将XML格式转换成YOLO格式
将标注好的XML文件转换成YOLO格式，以便于YOLOv5进行训练。
python xml2yolo.py
4. 修改YAML配置文件
根据您的数据集路径和类别，修改data/helmet.yaml配置文件。
train: path/to/train/images
val: path/to/val/images
nc: 1
names: ['helmet']
5. 权重文件下载
下载预训练的权重文件，或者使用本仓库提供的权重文件。
wget https://path/to/weights/helmet.pt
6. 参数修改
在train.py文件中，找到if __name__ == '__main__':部分，根据需要修改训练参数。
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='helmet.pt', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')
parser.add_argument('--data', type=str, default='data/helmet.yaml', help='data.yaml path')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')
opt = parser.parse_args()
train(opt)
7. 使用训练好的权重文件进行识别
使用训练好的权重文件进行头盔佩戴检测。
python detect.py --weights helmet.pt --source 0 # 使用摄像头进行实时检测
8. 使用USB摄像头进行识别
连接USB摄像头，并使用以下命令进行实时检测。
python detect.py --weights helmet.pt --source 0
注意事项
- 确保您的数据集标注准确，以获得更好的检测效果。
- 如果需要更高的检测精度，可以增加训练轮数或使用更大的模型。
贡献
欢迎提交Issue和Pull Request，共同完善本项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。