yolov8检测安全帽
时间: 2025-02-16 09:08:53 浏览: 38
### YOLOv8用于安全帽检测
#### 安全帽检测的重要性
在建筑工地和其他工业环境中,佩戴安全帽对于保护工人头部免受伤害至关重要。通过计算机视觉技术自动监测人员是否正确佩戴安全帽可以显著提高工作场所的安全性。
#### 准备环境
为了使用YOLOv8模型执行此任务,需要安装必要的库和工具包。推荐采用Anaconda创建独立Python虚拟环境来管理依赖项[^1]。
```bash
conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
pip install ultralytics
```
#### 数据集准备
获取或构建一个标注好的数据集非常重要。该数据集中应包含带有边界框标签的图像样本,这些标签指明了图片里哪些区域对应着戴有/未戴安全帽的人头位置。常用的数据格式为COCO JSON或者VOC XML文件形式[^2]。
#### 训练自定义模型
利用预训练权重初始化网络参数有助于加速收敛过程并提升最终性能表现。下面给出了一段简单的命令行指令用来启动训练流程:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8.yaml') # 加载配置文件
results = model.train(data='helmet_dataset/', epochs=100, imgsz=640)
```
这段代码会读取指定路径下的`data.yaml`描述符以及对应的图片资料夹来进行迭代学习操作[^3]。
#### 推理预测阶段
完成上述步骤之后就可以调用已保存下来的最优版本权值来做实时推断分析啦!
```python
import torch
from PIL import Image
from ultralytics.yolo.utils.plotting import Annotator, colors
def detect_helmet(image_path):
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = YOLO('./best.pt').to(device)
im = Image.open(image_path).convert("RGB")
results = model(im)[0]
annotator = Annotator(np.array(im))
boxes = results.boxes.cpu().numpy()
for box in boxes:
r = box.xyxy[0].astype(int)
c = int(box.cls[0])
label = f'{model.names[c]} {float(box.conf[0]):.2f}'
annotator.box_label(r, label, color=colors(c,True))
annotated_image = Image.fromarray(annotator.result())
return annotated_image
```
以上函数接收一张输入照片作为参数,并返回经过标记处理后的可视化成果图象对象[^4]。
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