基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
项目简介
本项目基于深度学习技术，使用YOLOv5算法开发了一个安全帽检测系统。该系统能够自动化监测安全帽的佩戴情况，支持图片、视频和摄像头监测。通过Python实现，包括训练数据集和PyQt UI界面。系统展示了图片和视频的识别效果，并详述了检测模型的训练过程，包括数据集和训练曲线。此外，还提供了代码资源下载链接。
功能特点
- 自动化监测：系统能够自动检测安全帽的佩戴情况，及时提醒未佩戴安全帽的人员。
- 多种监测形式：支持图片、视频和摄像头等多种形式的监测。
- 实时显示：系统能够实时显示检测结果，并在图像或视频中标记出安全帽的位置。
- 用户界面：提供了一个清新的PyQt UI界面，方便用户操作和查看检测结果。
使用教程
- 环境配置：确保Python环境配置正确，安装所需的依赖包。
- 数据集准备：使用提供的数据集进行模型训练，或使用自己的数据集进行训练。
- 模型训练：运行训练脚本进行模型训练，生成检测模型。
- 检测应用：使用训练好的模型进行安全帽检测，支持图片、视频和摄像头输入。
代码结构
train.py：用于模型训练的脚本。predict.py：用于检测的脚本，支持图片、视频和摄像头输入。UI_rec/：包含PyQt UI界面的相关文件。data/：包含训练数据集和相关配置文件。
依赖包
请参考requirements.txt文件，确保安装了所有必要的依赖包。
致谢
感谢CSDN博客提供的详细教程和代码资源，本项目参考了相关内容并进行了实现。
联系我们
如有任何问题或建议，请联系项目维护者。
希望本项目能够帮助您实现安全帽的自动化检测，提升工作场所的安全性。