基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测

作品简介

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pythonPyQT5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

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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:

在这里插入图片描述

批量图片检测操作如下:

在这里插入图片描述

(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。

在这里插入图片描述

(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。

在这里插入图片描述

(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。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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。

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