YOLOv5構建安全帽檢測和識別系統使用的方法是什么

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準備工作

首先，我們需要收集和準備數據集。數據集應包含各種場景、角度和光照條件下戴安全帽和不戴安全帽的員工照片。我們可以從互聯網上收集這些圖片，也可以在實際工地上拍攝。收集到足夠數量的圖片后，我們需要對它們進行標注。標注工具如labelImg可以方便地完成這一任務。完成標注后，我們需要將數據集劃分為訓練集和驗證集。

安裝YOLOv5

要開始訓練模型，我們首先需要安裝YOLOv5。可以通過以下命令安裝所需的依賴：

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

訓練模型

為了訓練模型，我們需要準備一個配置文件，其中包含訓練參數和模型結構。在YOLOv5的models目錄下，我們可以找到預定義的一些配置文件，如yolov5s.yaml。我們可以根據需要修改這些文件，以適應我們的任務。

接下來，我們需要修改YOLOv5的數據配置文件，以指定我們的數據集路徑。在data目錄下，創建一個名為helmet_detection.yaml的文件，內容如下：

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

這里，train和val分別表示訓練集和驗證集的路徑，nc表示類別數量，names表示類別名稱。

現在，我們可以開始訓練模型了。在命令行中，運行以下命令：

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

這個命令將使用YOLOv5s配置文件訓練一個安全帽檢測模型。我們可以根據硬件和數據集大小調整批次大小和訓練輪數。訓練過程中，模型的性能指標和損失函數值將在命令行輸出。同時，訓練過程中的可視化結果將保存在runs/train目錄下。

訓練完成后，我們可以在runs/train/exp/weights目錄下找到最終的模型權重文件best.pt。

測試模型

為了測試我們的模型，我們可以使用YOLOv5提供的detect.py腳本。運行以下命令：

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

這個命令將在驗證集上運行我們的模型，并將檢測結果保存在runs/detect目錄下。我們可以查看這些結果，以評估模型在實際場景中的表現。

實際部署

現在我們已經訓練好了一個安全帽檢測模型，接下來我們需要將其部署到實際場景中。我們可以使用Python和OpenCV庫構建一個實時監控系統。以下是一個簡單的示例：

import cv2
from yolov5 import YOLOv5
def main():
    # 加載模型
    model = YOLOv5('runs/train/exp/weights/best.pt')
    # 打開攝像頭
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        # 讀取攝像頭畫面
        ret, frame = cap.read()
        # 檢測安全帽
        results = model.detect(frame)
        # 在畫面上繪制檢測框
        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)
        # 顯示畫面
        cv2.imshow('Helmet Detection', frame)
        # 按'q'鍵退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
    main()

這個示例將打開計算機的攝像頭，并實時檢測畫面中的安全帽。檢測結果將以邊框和類別標簽的形式顯示在畫面上。

讀到這里，這篇“YOLOv5構建安全帽檢測和識別系統使用的方法是什么”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。