基于深度学习yolov5实现安全帽人体识别工地安全识别系统-反光衣识别系统

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文章目录

一项目简介

二、功能
三、系统
四. 总结

一项目简介

实现安全帽人体识别工地安全识别系统需要使用深度学习技术，特别是YOLOv5算法。下面是对基于YOLOv5实现安全帽人体识别系统的介绍：

背景和目标：
安全帽人体识别系统是一种用于工地安全监控的智能系统，旨在检测工人是否佩戴安全帽并识别出人体。通过实时监测工人的安全状况，该系统可以及时发现安全隐患并采取相应措施，从而降低事故发生率。
技术原理：
YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，可以实时检测和识别图像中的目标。该算法使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并使用锚点、边界框和分类器来检测目标。在安全帽人体识别系统中，YOLOv5算法可以检测出佩戴安全帽的人体，并对其进行分类和定位。
系统架构：
安全帽人体识别系统主要包括以下几个部分：

摄像头采集图像：通过安装在工地上的摄像头采集图像。
YOLOv5算法模型：使用YOLOv5算法对采集到的图像进行实时检测和识别。
数据库存储结果：将检测结果存储在数据库中，以便后续分析和处理。
实时监控和报警：根据检测结果进行实时监控和报警，如发现未佩戴安全帽的工人，系统将发出警报并记录相关数据。

优势和应用场景：
安全帽人体识别系统具有以下优势和应用场景：

实时性：系统可以实时检测和识别图像中的目标，提高了监控的效率和准确性。
准确性：YOLOv5算法具有较高的检测和识别准确率，可以准确检测佩戴安全帽的人体。
安全性：通过实时监控和报警，可以及时发现安全隐患并采取相应措施，降低事故发生率。
应用场景：该系统适用于各种工地场景，如建筑工地、道路施工、矿山开采等。

挑战和解决方案：
实现安全帽人体识别系统面临一些挑战，如光照变化、遮挡和背景干扰等。为了解决这些问题，可以采用以下解决方案：

优化算法模型：根据实际应用场景，对YOLOv5算法模型进行优化，提高检测和识别准确率。
增强数据集：通过收集更多标注数据集，提高模型的泛化能力。
实时处理和存储：采用高效的数据处理和存储技术，确保实时监控和报警的准确性。

二、功能

环境：Python3.10、OpenCV、torch、PyCharm
简介：因为网上能找到的数据集基本上都是只有安全帽识别或者只有反光衣识别的，于是自己标注了一个同时有安全帽、反光衣、人、锥桶（不想要锥桶的可以删掉）的数据集。能够同时实现安全帽、反光衣、锥桶、人体的识别，适用于工地安全识别代替人防，降低安全风险。有个图形界面，可以选择实现图片检测，视频检测，摄像头实时检测三种方式，也可以使用自己的数据集训练yolo模型。
数据类别：hat（安全帽）、person（人体）、reflect（反光衣）、fanghu（锥桶）
数据集大小：537张
标注格式：yolo txt格式
目录
-images
-labels（标注好的yolo txt格式）
类别
数据集包含4个类别
-安全帽（hat）
-反光衣（reflect）
-人（person）
-防护锥桶（fanghu）
可以同时识别安全帽、反光衣和人；利用YOLOv5训练后的准确率达到95以上。
准确率和召回率：