基于深度学习的安全帽检测系统YOLOv5清新界面版Python代码

适用场景

安全帽检测系统在工业、建筑、电力等领域具有广泛的应用价值。基于YOLOv5的清新界面版Python代码，不仅能够高效地检测图像或视频中是否佩戴安全帽，还提供了简洁易用的用户界面，适合以下场景：

1. 工地安全管理：实时监控工人是否佩戴安全帽，提升工地安全水平。
2. 工业自动化：集成到自动化系统中，辅助安全巡检。
3. 教育培训：用于安全培训演示，直观展示安全帽佩戴的重要性。
4. 智能监控：结合摄像头，实现24小时不间断的安全检测。

适配系统与环境配置要求

为了确保代码顺利运行，请确保满足以下环境配置要求：

硬件要求

• CPU：建议使用Intel i5及以上处理器。
• GPU：推荐NVIDIA显卡（如GTX 1060及以上），支持CUDA加速。
• 内存：至少8GB RAM。

软件要求

• 操作系统：支持Windows 10/11、Linux（如Debian 18.04及以上）。
• Python版本：Python 3.7或更高版本。
• 依赖库：
  • PyTorch 1.7+
  • OpenCV 4.5+
  • PyQt5（用于界面开发）
  • 其他依赖项可通过requirements.txt一键安装。

资源使用教程

1. 安装依赖

运行以下命令安装所需依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 下载预训练模型

将预训练的YOLOv5模型文件放置在指定目录中。

3. 运行程序

执行主程序文件：

python main.py

4. 使用界面

• 上传图像或视频：通过界面选择文件进行检测。
• 实时检测：连接摄像头进行实时安全帽检测。
• 结果保存：检测结果可保存为图像或视频文件。

常见问题及解决办法

1. 运行时报错"缺少依赖库"

• 解决办法：检查requirements.txt是否完整，并重新安装依赖库。

2. GPU加速未生效

• 解决办法：确保已安装CUDA和cuDNN，并正确配置PyTorch的GPU版本。

3. 检测速度慢

• 解决办法：降低输入分辨率或使用更高效的模型（如YOLOv5s）。

4. 界面卡顿

• 解决办法：关闭其他占用资源的程序，或升级硬件配置。

通过以上介绍，相信您已经对基于YOLOv5的安全帽检测系统有了全面的了解。无论是工业应用还是学术研究，这一资源都能为您提供高效、便捷的解决方案。