【源码】基于Python和深度学习的车间安全帽佩戴检测系统

项目简介

本项目借助Python和深度学习技术，打造了一个车间安全帽佩戴检测系统。它借助摄像头采集图像数据，对生产车间职工是否佩戴安全帽进行识别，利用机器学习模型实现生产环境中安全帽佩戴情况的实时检测，旨在提升工业生产环境的安全性，降低因职工未戴安全帽引发的事故风险。

项目的主要特性和功能

1. 实时检测：可实时检测视频流里职工是否佩戴安全帽。
2. 多目标跟踪：运用深度排序（Deep Sort）算法实现多目标跟踪，精准跟踪多个职工并判断其安全帽佩戴状况。
3. 数据增强：通过随机缩放、翻转、颜色扭曲等手段，增加训练数据集的多样性，增强模型的鲁棒性。
4. 可视化界面：提供图形用户界面（GUI），实时展示处理后的视频帧，包含跟踪的边界框和统计信息。
5. 异常检测：若检测到职工长时间未佩戴安全帽，系统会发出警报。

安装使用步骤

环境准备

• 建议使用conda环境。
• 确保已安装OpenCV、TensorFlow等必要的Python库。

下载必要文件

• 下载表观特征文件 mars-small128.pb 并置于项目根目录。
• 下载检测模型文件并放在项目根目录。

创建并激活conda环境

bash conda create --name helmet --file requirements.txt conda activate helmet

运行带UI界面的demo

bash python predict_gui.py -c config.json -n 4

训练你自己的模型（可选）

• 准备训练数据集和验证数据集。
• 编辑配置文件 config.json。
• 下载预训练权重文件并放置在项目根目录。
• 运行训练脚本： bash python train.py -c config.json

下载地址

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