【源码】基于Python的铁路工人检测系统

项目简介

全球铁路运输发展迅速，铁路安全问题愈发突出，传统人工监测铁路工人作业效率低且易受人为因素影响。本项目基于改进的YOLOv8模型构建铁路工人检测系统，利用“railroad”数据集训练，提升铁路工人检测的准确性与实时性，及时发现潜在安全风险，为铁路安全管理提供新技术手段，降低事故发生率，提高铁路运输安全性。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：适配YOLOV8的“目标检测”和“实例分割”模型，可通过加载相应权重文件自适应加载模型。
2. 多模式识别：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种模式，自动保存识别结果到tempDir。
3. 参数自定义：支持置信度和IOU阈值手动调节，可自定义加载权重文件。
4. 结果展示与导出：支持检测结果表格显示，可将检测结果数据以Excel格式导出。
5. 前端自定义：支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。
6. 丰富的教程资源：提供全套项目环境部署、YOLOV8训练、70 + 种YOLOV8创新点代码加载调参及原理讲解等视频教程。

安装使用步骤

假设已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 环境部署：按照环境部署教程和Python虚拟环境创建及依赖库安装教程完成环境搭建。 2. 数据集准备：使用项目提供的“railroad”数据集，该数据集包含3600张图像，涵盖单一类别“worker”。若有需要，可自行扩充数据集。 3. 模型训练：参考手把手YOLOV8训练教程，运行train.py脚本进行模型训练，训练完成后得到权重文件。 4. 模型推理：在Web前端界面中，选择合适的识别模式（图片、视频、摄像头），并加载训练好的权重文件进行铁路工人检测。 5. 结果查看与导出：检测完成后，可在界面查看检测结果表格，若需要，可将结果以Excel格式导出。

下载地址

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