YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别

适用场景

在工业生产、建筑工地、电力检修等高风险环境中，佩戴安全帽是保障工作人员生命安全的重要措施。然而，人工监督往往难以覆盖所有场景，且效率较低。基于YOLOv5的佩戴安全帽检测与识别技术，能够通过实时视频监控或图像分析，自动检测人员是否佩戴安全帽，从而提升安全管理效率，降低事故风险。

适配系统与环境配置要求

硬件要求

• GPU：建议使用NVIDIA显卡（如RTX 2080及以上），显存不低于8GB。
• CPU：Intel i7或AMD Ryzen 7及以上。
• 内存：16GB及以上。

软件要求

• 操作系统：支持Windows 10/11、Linux（如Ubuntu 18.04及以上）。
• Python版本：3.7或3.8。
• 深度学习框架：PyTorch 1.7及以上。
• 其他依赖库：OpenCV、NumPy、Pillow等。

资源使用教程

1. 环境准备

确保已安装Python和PyTorch，并通过以下命令安装其他依赖库：

pip install opencv-python numpy pillow

2. 模型训练

• 准备数据集：标注包含佩戴安全帽和未佩戴安全帽的图像数据。
• 修改配置文件：根据数据集调整模型参数。
• 启动训练：

  python train.py --data data.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --batch-size 16
  

3. 模型推理

使用训练好的模型进行检测：

python detect.py --source 0  # 使用摄像头
python detect.py --source image.jpg  # 检测单张图片

常见问题及解决办法

1. 模型训练时显存不足

• 问题：训练过程中出现显存不足的报错。
• 解决办法：减小batch-size或使用更小的模型（如yolov5s）。

2. 检测结果不准确

• 问题：模型对某些场景的检测效果较差。
• 解决办法：增加数据集中相关场景的样本，重新训练模型。

3. 运行速度慢

• 问题：在低配设备上运行速度较慢。
• 解决办法：使用更轻量级的模型（如yolov5n）或降低输入分辨率。

通过以上步骤，您可以快速部署YOLOv5实现佩戴安全帽检测与识别，为安全生产保驾护航！