【源码】基于TensorFlow的YOLOv3安全帽佩戴检测系统

项目简介

本项目基于TensorFlow框架实现了YOLOv3算法，用于检测工业场景中人员的安全帽佩戴情况。借助深度学习技术，系统可自动识别图像或视频里的人员是否佩戴安全帽，提升工业安全监控的效率与准确性。

项目的主要特性和功能

• 高效的数据处理：运用tf.data管道进行高效的数据加载和预处理。
• 迁移学习：支持从COCO数据集预训练的模型开展迁移学习。
• GPU加速：支持GPU版本的非极大值抑制（NMS），大幅提高检测速度。
• 多尺度训练：支持多尺度训练策略，增强模型对不同尺寸目标的检测能力。
• 数据增强：包含随机裁剪、颜色失真、混合增强等数据增强技术，提高模型的泛化能力。
• Kmeans算法：使用Kmeans算法生成先验锚点，优化模型性能。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，以下是使用步骤：

1. 环境准备

确保已安装以下依赖： - TensorFlow >= 1.8.0 - opencv-python - tqdm

2. 下载预训练权重

从YOLOv3预训练权重下载YOLOv3的预训练权重文件，并将其放置在./data/darknet_weights/目录下。

3. 转换权重格式

运行以下命令将Darknet格式的权重转换为TensorFlow格式： shell python convert_weight.py 转换后的TensorFlow checkpoint文件将保存在./data/darknet_weights/目录下。

4. 数据准备

准备训练数据集，并生成训练、验证和测试集的标注文件。可以使用data_pro.py脚本进行数据预处理和标注文件生成。

5. 训练模型

修改args.py中的训练参数，然后运行以下命令开始训练： shell CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU_ID python train.py

6. 模型评估

使用eval.py脚本对验证集或测试集进行模型评估，计算召回率、精确度和平均精度（mAP）等指标。

7. 推断测试

使用test_single_image.py或video_test.py脚本对单张图像或视频进行目标检测，查看模型在实际应用中的表现。

8. 结果展示

使用plot_utils.py中的plot_one_box函数在图像上绘制检测结果，并保存或展示检测后的图像。

下载地址

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