鉴于安全帽佩戴检测的重要性，利用图像视觉和神经网络算法对安全帽佩戴情况进行检测一直是研究的热点，国内外许多学者已对此做了大量工作，RCNN系列、SSD和YOLO系列等算法在安全帽检测中都得到了广泛应用。然而，在实际应用中，由于安全帽佩戴检测外部环境通常为建筑工地、大型工厂、车间等复杂环境，目标遮挡、光线等因素极易影响检测精度，另一方面，在安全帽实时监测的视频采集原始图像中，安全帽目标相比图像尺寸通常占比很小，往往会造成目标漏检。因此，如何提高复杂环境下的安全帽佩戴检测精度和检测速度是应用的关键。针对上述难题，本文提出了一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法。

yolov5模型部署到安卓手机-+模型文件+app源代码，下载后可以直接编译使用； 详情请参考文章： https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125371307 示例： 内容概要：安全帽识别模型通过带着读者手写简化版 Spring 框架，了解 Spring 核心原理。在手写Spring 源码的过程中会摘取整体框架中的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：IOC、AOP、Bean生命周期、上下文、作用域、资源处理等内容实现。 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：①工厂模式、策略模式、观察者模式等都是怎么在Spring中体现的；②IOC、AOP、代理、切面、循环依赖都是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

1、yolov5不同颜色安全帽检测，包含训练好的不同颜色安全帽检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在3000多不同颜色安全帽检测据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别名为各种颜色的安全帽以及未正常佩戴安全帽共5个类别；并附不同颜色安全帽检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5佩戴不同颜色的安全帽识别，包含训练好的不同颜色安全帽检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在3000多不同颜色安全帽检测据集中训练得到的权重，目标类别名为各种颜色的安全帽以及未正常佩戴安全帽共5个类别；并附不同颜色安全帽检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

里面包含如何训练以及测试的代码，安全帽数据集以及训练模型下载地址，可以接用于YOLO目标检测和跟踪，数据集包括两个类别person、hat，8000多张标注好的的图片，两种标签格式分别为txt和xml格式。

安全帽目标检测（多颜色）.zip

安全帽的佩戴对于很多场景非常重要，尤其是生产建筑工地。而且，建筑工地中被物体 撞击和坠落是最常见的致命事故类型，占总体的 68％以上。但是，在实际场景中，人员地域 分布广，环境复杂，操作量大，安全监督有限，难以实现实时全程的安全管理，因此有必要 开发自动的安全帽识别方法。 由于安全帽在实际场景中存在遮挡、尺度、数据集少、小对象识别、安全帽载体识别等 挑战问题，使得安全帽的自动识别非常困难；同时与人脸相比，行人有较大的遮挡和柔性的 变化，在密集人群时检测困难，而且没有人脸无法取证。 本项目的目的是基于检测的多人脸框信息，自动回归出安全帽组的候选区域，并进一步 将各个人脸作为取证，同时识别候选区域是否存在安全帽，本项目提供了解决上述问题的一 种基于人脸检测框回归安全帽位置的技术。

安全帽检测数据集 (Helmet Detection).zip

1、YOLO安全帽检测数据集，3500张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO安全帽检检测；数据场景丰富；根据安全帽的颜色分为white、red、yellow等共5类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

yolo安全帽佩戴检测数据集 Introduction SHWD provide the dataset used for both safety helmet wearing and human head detection. It includes 7581 images with 9044 human safety helmet wearing objects(positive) and 111514 normal head objects(not wearing or negative). The positive objects got from goolge or baidu, and we manually labeld with LabelImg. Some of negative objects got from SCUT-HEAD. We fixed some bugs for original SCUT-HEAD and make the data can be directly loaded as normal Pascal VOC format. Also