【源码】基于PaddleX的目标检测安全帽检测系统

项目简介

本项目基于PaddleX 2.0 API开发，借助目标检测技术达成施工现场安全帽的自动检测。采用视频监控、目标检测和智能督导的方式，提高施工现场安全管理效率，减轻人为监管负担。项目涵盖数据准备、模型选择、训练、优化、预测及部署等全流程，适用于对目标检测精度要求较高的场景。

项目的主要特性和功能

• 高精度检测：针对施工现场安全帽检测，模型精度高，可应对拍摄角度、光线变化、遮挡等问题。
• 小目标检测：能有效检测远距离镜头下的小目标，降低漏检率。
• 模型优化：通过选择更优的骨干网络、检测架构、图像大小和数据增强策略，提升模型性能。
• 模型部署：支持PaddleX提供的C++ inference部署方案，还提供C#部署Demo。

安装使用步骤

1. 数据准备

• 下载数据集：数据集下载链接
• 数据集文件夹重命名： dataset/ dataset/ ├── annotations/ --> ├── Annotations/ ├── images/ ├── JPEGImages/
• 数据切分： paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir dataset --val_value 0.15

2. 模型训练

• 运行训练脚本： python code/train.py
• 查看训练日志： python code/train.py > log

3. 模型优化

• 参考模型优化分析文档进行模型优化。
• 选择更好的骨干网络、检测架构、图像大小和数据增强策略，提升模型性能。

4. 模型预测

• 运行预测脚本： python code/infer.py
• 查看预测结果图片和result.txt文件。

5. 模型导出

• 导出静态图模型： paddlex --export_inference --model_dir=output/yolov3_darknet53/best_model --save_dir=output/inference_model --fixed_input_shape=[480,480]

6. 模型部署

• 使用PaddleX提供的C++ inference部署方案。

通过以上步骤，可完成从数据准备到模型部署的全流程操作，实现安全帽的自动检测。

下载地址

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