商用Python工地安全帽识别安全帽检测预警yolo可以检测图片，视频流，有界面python商用源码视频讲解 项目下载：https://download.csdn.net/download/babyai996/27701322

众所周知，在一些施工工地，必须明确佩戴安全帽。可以对生命安全起到保障作用。该课题为常见的安全帽的识别，主要分为红色，蓝色，黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色，蓝色，黄色，而我们知道，任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的，即RGB。通过R G B不同比例的组合，可以定位出红色，蓝色，黄色。但是现实中的图片，往往伴随着周边建筑物，植物等也有类似颜色，这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位，这时候还需要结合形态学的知识，将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉，留下精确的交通标志的轮廓，再原图基础上给显示出来，接下来分割出交通标志图片，进行神经网络的训练，从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。

# 视频预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --video_file=mydata/test.avi --device=GPU # 图片预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --image_file=mydata/VID_20200310_174419_15.jpg --device=GPU

安全帽数据集： 1、1万多张标注好的数据图片， 2、类别：person、hat， 3、标签格式分别为txt和xml格式两种, 4、直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集（二），一共7000多张标注好的数据，类别为person、hat两个类别，标签为txt和xml两种格式，可以直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集（三），包括5000张标注好 的数据，类别为person、hat两个类别，两种标签格式分别为txt和xml格式,可以直接用于YOLO目标检测

安全帽数据集，可以接用于YOLO目标检测和跟踪，数据集包括两个类别person、hat，5000多张标注好的的图片，两种标签格式分别为txt和xml格式，

数据集包含了工人的安全帽场景，适用于安全帽的检测，数据已标注txt格式。 数据包含三个标注类别，head、person和Hard Hat。

安全帽作为作业工人最基本的个体防护装备，对作业人员的生命安全具有重要意义.但是部分作业人员安全意识缺乏，不佩戴安全帽行为时常发生.本文聚焦于复杂场景下对工作人员是否佩戴安全帽的实时检测.YOLO （You Only Look Once）是当前最为先进的实时目标检测算法，在检测精度和速度上都取得了良好的效果，将YOLO应用于安全帽检测.针对未佩戴安全帽单类检测问题，修改分类器，将输出修改为18维度的张量.基于YOLOv3在ImageNet上的预训练模型，对实际场景下采集到的2010张样本进行标注并训练，根据损失函数和IOU曲线对模型进行优化调参，最终得到最优的安全帽检测模型.实验结果表明，在2000张图片测试集上取得了98.7%的准确率，在无GPU环境下平均检测速度达到了35 fps，满足实时性的检测要求，验证了基于YOLOv3安全帽检测方法的有效性.

安全帽检测yolov4-tiny-pytorch源码，里面有大量安全帽数据集训练成的抽烟模型，识别安全帽准确度高达百分之98，速度超过20帧每秒，下载即可运行