YOLOv5构建安全帽检测和识别系统使用详解_Python

YOLOv5构建安全帽检测和识别系统使用详解

2023-04-04 12:20A等天晴 Python

这篇文章主要为大家介绍了YOLOv5构建安全帽检测和识别系统使用详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

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()