业务和功能介绍
业务介绍：
建筑工地依靠人工巡检监控工人安全帽佩戴情况，人工监管容易疲劳漏检。本项目使用YOLOv5目标检测算法，自动识别画面工人安全帽佩戴状态，辅助工地安全监管，减少安全事故隐患。
功能介绍：
1. 对图片、视频进行目标检测，标记人员与安全帽检测框；
2. 识别佩戴安全帽、未佩戴安全帽两类目标，输出类别和置信度；
3. 数据集制作、模型训练、模型指标评估；
4. 支持图片、视频批量推理，输出带检测框的可视化结果。
建筑工地依靠人工巡检监控工人安全帽佩戴情况，人工监管容易疲劳漏检。本项目使用YOLOv5目标检测算法，自动识别画面工人安全帽佩戴状态，辅助工地安全监管，减少安全事故隐患。
功能介绍：
1. 对图片、视频进行目标检测，标记人员与安全帽检测框；
2. 识别佩戴安全帽、未佩戴安全帽两类目标，输出类别和置信度；
3. 数据集制作、模型训练、模型指标评估；
4. 支持图片、视频批量推理，输出带检测框的可视化结果。
项目实现
1. 采用安全帽公开数据集，LabelImg完成目标标注，构建YOLOv5格式数据集；
2. 划分训练集、验证集，编写数据集yaml配置；
3. AutoDL云GPU运行train.py，加载yolov5s预训练权重完成模型训练；
4. 训练迭代过程自动验证，保存最优权重best.pt；
5. 执行val.py脚本，获取mAP、Precision、Recall评估模型性能；
6. 通过detect.py脚本完成图片、视频推理，输出安全帽佩戴检测结果。
2. 划分训练集、验证集，编写数据集yaml配置；
3. AutoDL云GPU运行train.py，加载yolov5s预训练权重完成模型训练；
4. 训练迭代过程自动验证，保存最优权重best.pt；
5. 执行val.py脚本，获取mAP、Precision、Recall评估模型性能；
6. 通过detect.py脚本完成图片、视频推理，输出安全帽佩戴检测结果。
示例图片视频
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