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项目描述 安全头盔检测计算机视觉 1.自训练数据集1538张数据图片进行标注并进行100轮的训练准确率达0.966 2.使用 Flask 和 Ultralytics YOLOv8 模型开发了一个 Web 应用程序来检测图像中的安全头盔。 3.利用 OpenCV 和 NumPy 库进行图像处理和操作。 4.使用 HTML、CSS 和 JavaScript 实现用户友好的前端界面允许用户输入图像 URL 并查看检测的结果。 5.集成的 AJAX 请求可实现应用程序的前端和后端组件之间的无缝通信。 6.将应用程序部署在本地服务器上以实现远程访问并与安全头盔检测功能交互。 输入图片url对图片进行检测分析 实时检测调用摄像头进行实时检测 下载 包售后部署
