【源码】基于Python和PyTorch框架的复杂场景口罩佩戴识别检测系统

项目简介

本项目是为满足疫情时期特殊需求而开发。基于改进的YOLOv7模型，结合PyTorch框架进行口罩佩戴检测。采用PyCharm作为集成开发环境，从网络爬取口罩佩戴相关图片，在原始k - means算法基础上加入聚类算法获取更优先验框。人机交互界面使用Qt组件设计，借助开源OpenCV视觉库加载图像和模型数据，可在多人场景下准确检测人群佩戴口罩状况。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：能从网络爬取口罩佩戴相关图片，进行数据标注并生成YOLOv7格式数据集。
2. 模型改进：在原始k - means算法基础上加入聚类算法，提升先验框与真实框匹配度，提高检测准确率。
3. 目标检测：运用YOLOv7目标检测算法训练模型，结合PyTorch框架检测口罩佩戴情况。
4. 界面交互：通过Qt组件设计人机交互界面，方便用户操作。
5. 多场景识别：支持图片和视频识别，适用于多人及实时检测场景。

安装使用步骤

1. 准备工作

假设用户已下载本项目的源码文件，且具备Python、PyTorch、Qt、OpenCV等相关开发环境。

2. 数据准备

• 若不熟悉YOLO格式数据集，可参考该博客学习。使用labelImg进行数据标注，建议在本地电脑标注好后上传到服务器。
• 标注好的数据集按特定格式存放，生成train_list.txt和val_list.txt文件，分别存放训练图片和验证图片的路径。

3. 修改配置文件

• 参考该博客教程，复制/yolov7/cfg/training/yolov7.yaml文件并重命名为yolov7 - Helmet.yaml，将nc修改为数据集的目标总数。
• 复制/yolov7/data/coco.yaml文件并命名为Helmet.yaml，修改以下5处：注释掉自动下载COCO数据集的命令；修改train的位置为train_list.txt的路径；修改val的位置为val_list.txt的路径；修改nc为数据集目标总数；修改names为数据集所有目标的名称。

4. 模型训练

运行训练代码文件，可按需调整训练参数，如训练轮数、批次大小等。

5. 系统使用

运行UI界面编写和系统整合的代码文件，通过界面选择要识别的图片或视频，点击开始识别按钮进行口罩佩戴检测。

下载地址

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