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文章目录

• • 一项目简介
• 二、功能
• 三、基于yolov8的安全帽检测系统
• 四. 总结

一项目简介

   在企业作业和工地施工过程中，安全永远高于一切。众所周知，工人在进入工作现场必须佩戴安全帽，传统的检查方法主要靠安全检查人员人工查看，这种方法既耗时又费力却无法保证效果。本课题针对这一问题，基于深度学习，提出了一种安全帽佩戴识别方法。
　　基于深度学习算法，以PaddlePaddle深度学习框架作为实验环境，选取了开源的安全帽识别数据库和实地拍摄的安全帽佩戴照片，使用样本扩增增加了实验数据集的样本数，选取了Faster R-CNN、SSD与YOLO v8三种深度神经网络模型，构建出安全帽智能识别模型。
　　在实验数据集上对三种模型分别实验，对比实验结果。结果显示，基于YOLOv8的模型具有识别精度高，识别速率快等特点，识别准确率达到了99.97%。为了验证了本文提出方法的有效性，使用Python语言开发了安全帽佩戴识别的原型系统。
关键词：深度学习；安全帽识别；Python；YOLO v8

能够检测工地工人是否佩戴安全帽并发出警报，可统计计数，可报警提示，可定制yolov7，yolov8版本，可网络优化

二、功能

  安全帽识别 基于yolov8的工人佩戴安全帽识别yolov8安全帽检测算法,视频检测和图像检测，可以识别图片与视频，系统可以将识别到的物体进行统计计数并展示在前端页面中
有UI界面，可提供训练数据集，检测精度高
目标检测算法，深度学习，图像处理
界面UI优美，包含训练好的权重文件

环境：Python3.10、torch2.0、Pycharm

三、基于yolov8的安全帽检测系统

四. 总结

  本课题针对企业作业和工地施工过程佩戴安全帽的自动识别问题，基于深度学习，提出了一种安全帽佩戴识别方法。该方法基于深度学习算法，以PaddlePaddle深度学习框架作为实验环境，选取了开源的安全帽识别数据库和实地拍摄的安全帽佩戴照片，使用样本扩增增加了实验数据集的样本数，选取了Faster R-CNN、SSD与YOLO v8三种深度神经网络模型，构建出安全帽智能识别模型。在实验数据集上对三种模型分别实验，对比实验结果。结果显示，基于YOLOv8的模型具有识别精度高，识别速率快等特点，识别准确率达到了99.97%。为了验证了本文提出方法
的有效性，使用Python语言开发了安全帽佩戴识别的原型系统。