1.资源介绍

简介：本文基于YOLOv8深度学习框架，通过7581张图片，训练了一个进行人员是否佩戴安全帽的目标检测模型，准确率高达0.95。并基于此模型开发了一款带UI界面的安全帽检测系统，可用于实时检测人员是否有佩戴安全帽，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。并提供了完整的Python代码和使用教程。

付费完成后面包多网站会在本页面下方自动解锁资源下载链接，滑动页面到下方就能看到了，点击下载即可。

该软件的功能及代码详细介绍见本人在CSDN上分享的博文：【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】

资源详情如下：

本资源包括完整的python源码、UI界面文件、数据集、训练代码、测试文件等。

【pycharm打开项目界面如下】

注意：该代码基于Python3.9+pyqt5开发，运行界面的主程序为MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。

软件基本界面如下图所示：

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行人员佩戴安全帽与未戴安全帽两种状态的目标检测；

2.支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；

3.界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;

4.支持图片或者视频的检测结果保存；

（1）图片检测演示

点击图片图标，选择需要检测的图片，或者点击文件夹图标，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：

点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

注：1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。

单个图片检测操作如下：

批量图片检测操作如下：

（2）视频检测演示

点击视频图标，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

（3）摄像头检测演示

点击摄像头图标，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头图标，可关闭摄像头。

（4）保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。

注意事项:

(1) 注意:虚拟产品一经售出概不退款!

(2) 本套系统已经经过本人长时间的调试修改，只需按照要求配置好运行环境，都可以完美运行。

(3) 版权所有，未经许可禁止转载及用于商业化用途;

(4) 该代码基于Python3.9+pyqt5开发，程序运行的主程序为MainProgram.py。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。