基于yolov5的不同颜色安全帽检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】

基于YOLOv5的不同颜色安全帽检测系统是一种利用深度学习技术，特别是YOLOv5目标检测算法的创新应用。该系统旨在提高施工现场的安全管理水平，通过实时识别和检测工人佩戴的安全帽颜色，实现对安全规范的精准监督。

YOLOv5作为一种先进的单阶段目标检测算法，以其高效的速度和较高的精度著称。在安全帽检测系统中，YOLOv5通过卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，并结合锚点、边界框和分类器来检测并识别不同颜色的安全帽。

系统首先收集大量带有标注的不同颜色安全帽图片作为数据集，然后使用YOLOv5算法对模型进行训练。训练完成后，系统能够实时分析摄像头采集的图像，判断工人是否佩戴安全帽，并进一步识别安全帽的颜色。对于未佩戴安全帽或佩戴颜色不符合规定要求的工人，系统将及时发出警报并记录相关数据。

该系统不仅提高了安全监管的效率和准确性，还减少了人工巡查的人力成本。同时，通过实时监控和数据分析，系统能够帮助施工单位更好地了解安全帽佩戴情况，从而制定更有效的安全管理措施。总的来说，基于YOLOv5的不同颜色安全帽检测系统是提升施工现场安全管理水平的重要工具。

【效果展示】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
yolov5依赖模块

【模型可以检测出类别】

blue
none
red
white
yellow

【训练信息】

参数值
训练集图片数2213
验证集图片数633
训练map85.8%
训练精度(Precision)89.6%
训练召回率(Recall)80.2%

验证集每个类别精度统计

类别

精度MAP0.5(单位:%)

all

86

blue

94

none

88

red

68

white

89

yellow

90

【训练数据集】

[数据集][目标检测]不同颜色的安全帽检测数据集VOC+YOLO格式7574张5类别-CSDN博客

【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName("MainWindow")self.resize(1280, 728)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.weights_dir = './weights'self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet("background:black")self.picture.setObjectName("picture")self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName("label_2")self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName("label_3")self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty("value", 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty("value", 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName("label_4")self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName("label_5")self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName("le_res")self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName("menubar")self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName("statusbar")self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName("toolBar")self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action = QtWidgets.QAction(self)icon1 = QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName("action")self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)icon2 = QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName("action_2")self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)icon3 = QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName("actionexit")self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()

【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/yolov5安装教程安装好yolov5环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov5环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolov5s.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）

【源码下载地址】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89770976

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