通过使用bbox批注检测5k图像上的人员和安全帽，提高工作场所的安全性。该数据集包含以下3类的5000幅图像，这些图像带有PASCAL VOC格式的边界框注释：头盔;人; 头。

一、课题名称 基于MATLAB的安全帽检测系统 二、课题介绍 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。 三、GUI设计草图

安全帽识别安全帽检测yolo可以检测图片，视频流，有界面python识别率99%可商用源码具体效果：https://www.bilibili.com/video/BV1jJ41137N5?from=search&seid=12923138875718976927

此demo的python源代码 模型person-detection-retail-0013 示例视频文件 相关文章介绍 https://mp.csdn.net/postedit/93968520

基于图像分析的施工场景安全帽检测，王帅，项学智，本文主要针对工地场景下的施工工人是否正确佩戴安全帽的问题，利用图像分析的方式对施工场景下的安全帽进行检测。传统的人工检测

基于opencv的安全帽佩戴检测，开发语言采用python,自己训练的安全帽分类器。