此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文：基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。

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功能：安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况，检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等；可采取图片、视频和摄像头等多种形式监测佩戴情况，并实时显示标记和结果；检测结果可对单个目标进行分析、选中，结果方便保存，历史识别记录加载在界面表格中，可选中对应序号进行回看；系统设计有简单注册和登录功能，可供用户管理和使用功能。

文件夹内包含的文件详情如下：

• 完整程序文件（.py等）
• UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）
• 训练测试数据集、视频文件（.png、.jpeg、.mp4等）
• 训练测试代码

附件中的文件夹压含以下内容：

部分效果演示

（一）登录注册界面

（二）安全帽图片识别

（三）安全帽视频识别效果展示

（四）摄像头检测效果展示

注意事项：

（1）如何使用代码及注意事项见我的博文，详细技术细节请参阅本人博客：基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）；

（2）注意：虚拟产品一经售出概不退款！

（3）版权所有，未经许可禁止转载及用于商业化用途；

（4）该代码采用Pycharm+Python3.8开发，经过测试能成功运行，运行界面的主程序为runMain.py和LoginUI.py，测试图片脚本可运行testPicture.py，测试视频脚本可运行testVideo.py。为确保程序顺利运行，请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。