YOLOv5构建安全帽检测和识别系统使用详解

引言

在这篇文章中，我将介绍如何使用YOLOv5构建一个佩戴安全帽检测和识别系统。这个系统可以实时检测图像上人物是否有未佩戴安全帽，并及时进行警告。文章将介绍系统的设计过程，包括YOLOv5的训练、测试代码以及实际部署思路。

准备工作

首先，我们需要收集和准备数据集。数据集应包含各种场景、角度和光照条件下戴安全帽和不戴安全帽的员工照片。我们可以从互联网上收集这些图片，也可以在实际工地上拍摄。收集到足够数量的图片后，我们需要对它们进行标注。标注工具如labelImg可以方便地完成这一任务。完成标注后，我们需要将数据集划分为训练集和验证集。

安装YOLOv5

要开始训练模型，我们首先需要安装YOLOv5。可以通过以下命令安装所需的依赖：

git clone https://GitHub.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

训练模型

为了训练模型，我们需要准备一个配置文件，其中包含训练参数和模型结构。在YOLOv5的models目录下，我们可以找到预定义的一些配置文件，如yolov5s.yaml。我们可以根据需要修改这些文件，以适应我们的任务。

接下来，我们需要修改YOLOv5的数据配置文件，以指定我们的数据集路径。在data目录下，创建一个名为helmet_detection.yaml的文件，内容如下：

train: ../dataset/train/
val: ../dataset/val/
nc: 2
names: ['no_helmet', 'helmet']

这里，train和val分别表示训练集和验证集的路径，nc表示类别数量，names表示类别名称。

现在，我们可以开始训练模型了。在命令行中，运行以下命令：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/helmet_detection.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

这个命令将使用YOLOv5s配置文件训练一个安全帽检测模型。我们可以根据硬件和数据集大小调整批次大小和训练轮数。训练过程中，模型的性能指标和损失函数值将在命令行输出。同时，训练过程中的可视化结果将保存在runs/train目录下。

训练完成后，我们可以在runs/train/exp/weights目录下找到最终的模型权重文件best.pt。

测试模型

为了测试我们的模型，我们可以使用YOLOv5提供的detect.py脚本。运行以下命令：

Python detect.py --source ../dataset/val/ --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.5

这个命令将在验证集上运行我们的模型，并将检测结果保存在runs/detect目录下。我们可以查看这些结果，以评估模型在实际场景中的表现。

实际部署

现在我们已经训练好了一个安全帽检测模型，接下来我们需要将其部署到实际场景中。我们可以使用Python和OpenCV库构建一个实时监控系统。以下是一个简单的示例：

import cv2
from yolov5 import YOLOv5
def main():
    # 加载模型
    model = YOLOv5('runs/train/exp/weights/best.pt')
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        # 读取摄像头画面
        ret, frame = cap.read()
        # 检测安全帽
        results = model.detect(frame)
        # 在画面上绘制检测框
        for result in results:
            x, y, w, h, cls, conf = result
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f'{cls}: {conf:.2f}', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        # 显示画面
        cv2.imshow('Helmet Detection', frame)
        # 按'q'键退出
        if cv2.waiTKEy(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllwindows()
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例将打开计算机的摄像头，并实时检测画面中的安全帽。检测结果将以边框和类别标签的形式显示在画面上。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用YOLOv5构建一个安全帽检测和识别系统。我们从收集和准备数据集开始，然后安装YOLOv5，接着训练和测试模型。最后，我们演示了如何将训练好的模型部署到实际场景中。

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