yolov11安全帽检测

### YOLOv1 安全帽检测实现 尽管当前主流的目标检测框架已经发展到更高效的版本（如YOLOv5），但仍然可以基于经典的 **YOLOv1** 进行安全帽检测的实现。以下是关于如何使用 YOLOv1 实现安全帽检测的具体方法。 #### 数据准备 为了训练一个能够检测安全帽的模型，需要收集并标注相应的数据集。通常情况下，数据集中应包含两类目标：`head` 表示未佩戴安全帽的人头部分；`helmet` 表示已佩戴安全帽的部分[^1]。 可以通过公开的数据集或者自定义采集的方式获取这些图像资源，并将其转换为适合 YOLOv1 的输入格式。具体来说，每张图片都需要对应的标签文件，其中每一行描述了一个边界框的位置及其所属类别： ``` <class> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` 这里 `<class>` 是类别的索引编号 (例如 `0=head`, `1=helmet`) ，而其他四个参数则是相对于整幅图尺寸归一化后的坐标值[^2]。 #### 模型配置与修改 下载官方发布的 Darknet 源码以及预训练权重作为基础网络初始化起点。由于原始论文中的 VGG16 或者 AlexNet 结构可能无法很好地适应小型物体如帽子这类细节特征提取需求，因此建议调整最后一层卷积核大小以增强局部模式捕捉能力[^3]: ```bash git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make wget http://pjreddie.com/media/files/darknet19_448.conv.23 ``` 接着编辑 cfg 文件夹下的 yolo-voc.cfg 配置文档来适配新的任务设定: - 将 filters 数量设置成 `(num_classes + 5)*B` 形式； - 修改 max_batches 参数至合理范围以便充分学习样本分布特性； - 调节 learning_rate 和 momentum 值优化收敛速度及稳定性。 #### 开始训练过程 当一切准备工作就绪之后就可以启动实际训练流程了。通过命令行指定路径指向自制的安全帽数据集及相关超参选项即可开始迭代更新权值直至满足停止条件为止： ```bash ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg darknet19_448.conv.23 -dont_show ``` 完成上述操作后便能得到针对特定场景定制化的轻量化实时对象探测器原型系统。 ```python import cv2 from darknet import performDetect imagePath = "test.jpg" results = performDetect(imagePath=imagePath, configPath="cfg/yolo-voc.cfg", weightPath="backup/yolo-voc_final.weights", metaPath="cfg/voc.data") for detection in results: label = detection['label'] confidence = detection['confidence'] bounds = detection['bounds'] x, y, w, h = bounds topLeft = (int(x - w / 2), int(y - h / 2)) bottomRight = (int(x + w / 2), int(y + h / 2)) image = cv2.rectangle(cv2.imread(imagePath), topLeft, bottomRight, (255, 0, 0), thickness=2) cv2.imshow('Detection', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上代码片段展示了如何利用 Python 接口调用 Darknet 库执行推理预测功能，并将结果显示出来。 ---