已注册域名怎么做网站呢,武功县住房与城乡建设局网站,wordpress ispost,网站制作及实现wx供重浩#xff1a;创享日记 对话框发送#xff1a;318安全帽 获取完整源码源文件7000张已标注的数据集训练好的模型配置说明文件 可有偿59yuan一对一远程操作配置环境跑通程序 效果展示#xff08;图片检测批量检测视频检测摄像头检测#xff09; 基于深度学习YOLOv8Pyqt…wx供重浩创享日记 对话框发送318安全帽 获取完整源码源文件7000张已标注的数据集训练好的模型配置说明文件 可有偿59yuan一对一远程操作配置环境跑通程序 效果展示图片检测批量检测视频检测摄像头检测 基于深度学习YOLOv8Pyqt5的工地安全帽头盔佩戴检测识别系统源码跑通说明文件 各文件说明
模型评价指标
精确度Precision这个指标告诉你系统检测到的对象中有多少是真正存在的。就像你在一个果园里找苹果精确度就是你能正确找到的苹果数占你找到的所有“苹果”的比例。
召回率Recall这个指标衡量的是所有真实存在的对象中有多少被系统正确检测到了。继续果园的例子召回率就是所有真实苹果中你找到的苹果所占的比例。
F1分数F1 Score这是一个综合考虑精确度和召回率的指标。如果一个系统既有很高的精确度也有很高的召回率那么它的F1分数就会很高。这就像是你既找到了很多苹果又确保了几乎所有的苹果都被你找到了。
平均精度Average Precision, AP这个指标衡量的是在不同的置信度阈值下精确度和召回率的平均表现。置信度可以理解为系统对检测到的对象存在的把握程度。AP越高表示系统在不同置信度下的表现越稳定。
mAPMean Average Precision这是在多个类别上计算AP后的平均值。如果一个系统需要检测多种类型的对象比如猫、狗、鸟等mAP就是这些类别AP值的平均它提供了一个整体的性能评价。
速度Speed虽然不是直接的评价指标但速度对于实时对象检测系统非常重要。YOLO系列的一个优点就是它的速度非常快可以在视频流中实时检测对象而不会有明显的延迟。
模型大小Model Size这个指标衡量的是模型的文件大小。在资源有限的设备上如手机或嵌入式系统模型大小是一个重要的考虑因素。
泛化能力Generalization这个指标衡量的是模型在未见过的数据上的表现。一个好的对象检测系统应该能够在多种环境和条件下都能稳定地工作。
这些指标通常在研究论文或技术报告中被用来比较不同的对象检测系统。在实际应用中根据具体需求可能会更关注某些指标。例如对于需要实时反馈的应用速度可能比精确度更重要。而对于安全监控系统精确度和召回率可能更为关键。 在工业和建筑领域确保工地工作人员正确佩戴安全帽至关重要以减少工伤事故的发生。然而传统的人工监管方法效率低下且容易出错。为了提高工地安全管理的效率和准确性本文提出了一种基于YOLOv8You Only Look Once version 8和PyQt5的工地安全帽佩戴检测系统。该系统利用深度学习技术和图形用户界面框架旨在实时监测并识别工地上的安全帽佩戴情况。
工地安全帽佩戴检测系统的设计和实现如下
系统设计 数据集准备 首先需要收集和标注一个包含各种工地环境和工作人员的图像数据集确保数据集中包含不同角度、光照条件以及各种颜色和样式的安全帽。图像标注需要精确指出工作人员的头部区域和是否佩戴安全帽以便训练模型识别安全帽佩戴情况。
模型训练 利用准备好的数据集对YOLOv8模型进行训练。在训练过程中需要调整超参数如学习率、批大小和训练周期以提高检测的准确性。此外通过数据增强技术如随机裁剪、旋转和颜色变换增强模型对复杂工地环境的适应性。
系统实现 系统核心是YOLOv8模型负责从实时视频流中检测工作人员的安全帽佩戴情况。系统还包括一个基于PyQt5的用户界面用于展示检测结果和发出警告。当检测到未佩戴安全帽的情况时系统会通过声音或视觉信号通知安全管理人员。
实时检测 为了实现实时监测系统必须能够在低延迟下处理视频流。这意味着模型不仅要准确还要具备高效的推理能力。在实际部署时可能需要在边缘计算设备上运行模型以减少对中心服务器的依赖并提高响应速度。
结果与讨论 在测试集上YOLOv8模型显示出了较高的安全帽佩戴检测准确率。模型能够在多种环境和光照条件下稳定识别佩戴安全帽的工作人员。尽管如此在处理工作人员头部被遮挡或安全帽与周围环境颜色相似的情况下模型的性能仍有待提高。
结论 本文提出的基于YOLOv8和PyQt5的工地安全帽佩戴检测系统能够有效地提升工地安全管理的自动化水平。通过实时监测和即时反馈该系统有助于提高工地安全规定执行的严格性保障工作人员的生命安全。未来的工作将致力于进一步提升模型的鲁棒性并探索更加高效的模型部署方案以适应更广泛的工地环境。 部分PyQt5可视化代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from PyQt5.QtWidgets import QApplication , QMainWindow, QFileDialog, \QMessageBox,QWidget,QHeaderView,QTableWidgetItem, QAbstractItemView
import sys
import os
from PIL import ImageFont
from ultralytics import YOLO
sys.path.append(UIProgram)
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow
import sys
from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt, QThread, pyqtSignal,QCoreApplication
import detect_tools as tools
import cv2
import Config
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader
from UIProgram.precess_bar import ProgressBar
import numpy as np
# import torchclass MainWindow(QMainWindow):def __init__(self, parentNone):super(QMainWindow, self).__init__(parent)self.ui Ui_MainWindow()self.ui.setupUi(self)self.initMain()self.signalconnect()# 加载css渲染效果style_file UIProgram/style.cssqssStyleSheet QSSLoader.read_qss_file(style_file)self.setStyleSheet(qssStyleSheet)def signalconnect(self):self.ui.PicBtn.clicked.connect(self.open_img)self.ui.comboBox.activated.connect(self.combox_change)self.ui.VideoBtn.clicked.connect(self.vedio_show)self.ui.CapBtn.clicked.connect(self.camera_show)self.ui.SaveBtn.clicked.connect(self.save_detect_video)self.ui.ExitBtn.clicked.connect(QCoreApplication.quit)self.ui.FilesBtn.clicked.connect(self.detact_batch_imgs)def initMain(self):self.show_width 770self.show_height 480self.org_path Noneself.is_camera_open Falseself.cap None# self.device 0 if torch.cuda.is_available() else cpu# 加载检测模型self.model YOLO(Config.model_path, taskdetect)self.model(np.zeros((48, 48, 3))) #预先加载推理模型self.fontC ImageFont.truetype(Font/platech.ttf, 25, 0)# 用于绘制不同颜色矩形框self.colors tools.Colors()# 更新视频图像self.timer_camera QTimer()# 更新检测信息表格# self.timer_info QTimer()# 保存视频self.timer_save_video QTimer()# 表格self.ui.tableWidget.verticalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Fixed)self.ui.tableWidget.verticalHeader().setDefaultSectionSize(40)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(0, 80) # 设置列宽self.ui.tableWidget.setColumnWidth(1, 200)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(2, 150)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(3, 90)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(4, 230)# self.ui.tableWidget.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) # 表格铺满# self.ui.tableWidget.horizontalHeader().setSectionResizeMode(0, QHeaderView.Interactive)# self.ui.tableWidget.setEditTriggers(QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格不可编辑self.ui.tableWidget.setSelectionBehavior(QAbstractItemView.SelectRows) # 设置表格整行选中self.ui.tableWidget.verticalHeader().setVisible(False) # 隐藏列标题self.ui.tableWidget.setAlternatingRowColors(True) # 表格背景交替# 设置主页背景图片border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/camera.png)# self.setStyleSheet(#MainWindow{background-image:url(:/bgs/ui_imgs/bg3.jpg)})def open_img(self):if self.cap:# 打开图片前关闭摄像头self.video_stop()self.is_camera_open Falseself.ui.CaplineEdit.setText(摄像头未开启)self.cap None# 弹出的窗口名称打开图片# 默认打开的目录./# 只能打开.jpg与.gif结尾的图片文件# file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName(self.ui.centralwidget, 打开图片, ./, Image files (*.jpg *.gif))file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName(None, 打开图片, ./, Image files (*.jpg *.jepg *.png))if not file_path:returnself.ui.comboBox.setDisabled(False)self.org_path file_pathself.org_img tools.img_cvread(self.org_path)# 目标检测t1 time.time()self.results self.model(self.org_path)[0]t2 time.time()take_time_str {:.3f} s.format(t2 - 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