深度学习安全帽检测毕设
时间: 2025-01-09 14:30:42 浏览: 45
### 关于使用深度学习进行安全帽检测的毕业设计
#### 方案概述
对于基于深度学习的安全帽检测项目,可以采用类似于YOLO系列的目标检测框架来构建模型[^1]。这类模型具有实时性强、精度高的特点,在工业场景下的应用广泛。
#### 数据集准备
为了训练有效的安全帽检测器,需要收集并标注大量的图像作为数据集。这些图片应当覆盖不同环境条件(光照变化)、角度以及遮挡情况下的工人佩戴或未戴安全帽的情形。如果难以自行采集足够的样本,则可以从公开资源中获取已有的相关数据集用于初步实验和验证算法效果。
#### 模型架构选择
考虑到实际部署的需求,建议选用轻量化且高效的网络结构如YOLOv5或更新版本来进行开发。该类模型能够在保持较高准确率的同时减少计算资源消耗,适合嵌入式设备或其他硬件性能有限制的应用场合。
#### 开发工具链推荐
- **编程语言**: Python 是首选的语言之一,因为其拥有丰富的机器学习库支持。
- **图形界面**: PyQt5 可以为应用程序提供良好的交互体验,方便用户操作与展示结果。
- **其他依赖项**: OpenCV 用来处理图像输入输出;NumPy 和 Matplotlib 辅助数据分析可视化等任务。
#### 编写论文注意事项
确保所选课题的工作量适中,既不过分简单也不过分复杂,从而保障有充足的内容填充到最终提交的文章里去[^2]。同时注意记录整个研究过程中的每一个重要环节——从需求分析到最后的结果评估,这有助于形成逻辑清晰、论据充分的技术文档。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
def detect_safety_helmet(image_path):
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')) # 加载预训练权重文件
img0 = cv2.imread(image_path) # 原始尺寸读取图片
img = letterbox(img0, new_shape=640)[0] # 调整大小至模型输入规格
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy() # BGR to RGB & HWC to CHW转换
img = np.ascontiguousarray(img)
with torch.no_grad():
pred = model(torch.from_numpy(img).float().unsqueeze_(0))[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[-1]
if len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img0.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(int(cls)), line_thickness=3)
return img0
```
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