【源码】基于Keras和TensorFlow的安全帽目标检测系统

项目简介

本项目是基于Keras和TensorFlow框架构建的安全帽目标检测系统。借助Faster R-CNN模型，能高效检测图像或视频中的安全帽，还提供预训练模型，简化部署流程。

项目的主要特性和功能

• 目标检测：运用Faster R-CNN模型，精准识别并定位图像或视频里的安全帽。
• 预训练模型：提供预训练的模型权重，用户可直接用于检测任务。
• 图像预处理：具备图像预处理功能，如调整图像大小和归一化像素值，保证输入数据符合模型要求。
• 数据增强：支持水平翻转、垂直翻转和旋转等多种数据增强技术，提升模型泛化能力。
• 命令行接口：提供命令行接口，用户能通过命令行参数控制训练和测试过程。

安装使用步骤

环境配置

• 确保已安装Python 3.6.13、Keras 2.2.0、TensorFlow 1.9.0和OpenCV 4.3.0。
• 建议使用conda创建新环境，避免版本冲突。

数据集准备

下载并解压数据集，将其放在项目目录下的data文件夹中。

模型权重准备

下载预训练模型权重，放置在项目目录下的pre_train文件夹中。

运行测试

• 运行test_frcnn.py脚本，测试单张图像的安全帽检测。
• 运行test_frcnn_video.py脚本，测试视频文件中的安全帽检测。

训练模型（可选）

若需自定义训练模型，可运行train_frcnn.py脚本，并依据命令行参数提供的数据集路径进行训练。

注意：以上步骤假设用户已下载本项目的源码文件。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】