YOLOv5构建安全帽检测和识别系统使用详解
作者：A等天晴
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。
以上就是YOLOv5构建安全帽检测和识别系统使用详解的详细内容，更多关于YOLOv5安全帽检测识别的资料请关注脚本之家其它相关文章！