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第1章 绪论 1.1 项目背景 1.2 项目开发的目的和意义 1.3 国内外发展情况 1.4 研究内容 第2章 系统关键技术 2.1 Yolov5框架 2.2 OpenCV 2.3 TensorRT 2.4 simple-rtsp-server 2.5 ffmpeg 第3章 系统分析 3.1 系统需求分析 3.2 系统可行性分析 3.2.1 经济可行性 3.2.2 技术可行性 3.2.3 操作可行性 3.3 功能需求分析 3.3.1 模型训练 3.3.2 模型推理 3.3.3 pyqt可视化 3.3.4 注册登录 3.3.5 图片检测 3.3.6 视频检测 3.3.7 视频流检测 3.3.8 人员定位 3.3.9 检测信息管理 3.4 性能需求分析 3.5 系统流程分析 第4章 系统总体功能设计 4.1 数据采集 4.2 数据预处理 4.2.1 创建数据集 4.2.2 转换数据格式 4.3 安全帽检测 第5章 系统实现 5.1 模型训练模块 5.2 模型推理模块 5.3 pyqt可视化模块 5.4 注册登录模块 5.5 图片检测模块 5.6 视频检测模块 5.7 视频流检测模块 5.8 人员定位模块 5.9 检测信息管理模块 第6章 系统测试 6.1 测试方法 6.1.1 功能测试 6.1.2 性能测试 6.2测试用例 6.2.1 登录测试用例 6.2.2 图片检测用例 6.2.3 视频检测用例 6.2.4 视频流检测用例 6.3 测试结果 6.3.1 注册登陆界面 6.3.2 功能测试结果 6.3.3 性能测试结果 6.3.4 稳定性测试结果 6.3.5 安全测试结果 结论与展望 参考文献 致谢
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I
本科毕业设计
基于 Yolov5 的安全帽检测系统
设计与开发
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II
摘 要
安全帽检测系统的设计意义在于提高工作场所的安全性和生产效率,通过安全帽检测系
统可以实时监控工人是否佩戴安全帽,及时发现不佩戴安全帽的工人并进行提醒和警示,避
免因为不佩戴安全帽导致意外事故的发生。因此,本文是一个利用 Yolov5 算法开发的安全帽
检测系统。本论文使用了先进的目标检测算法,可以在视频流中快速准确地识别出佩戴安全
帽和未佩戴安全帽的人员,并且能够通过拍摄的照片和发出提示信息进行分析,从功能分析、
性能分析、系统流程分析等几个方面来进行总体设计,实现了基于 Yolov5 的安全帽检测系统
的开发,主要实现了模型训练、模型推理、pyqt 可视化、注册登录、图片检测、视频检测、
视频流检测、人员定位、检测信息管理等功能。在实际测试中表现出了极高的准确率和可靠
性,它能在各种复杂环境下精准鉴别出安全帽,包括光线暗淡、人员密集等情况。在实际应
用中,本系统可以广泛应用于工地、工厂、危险品仓库等需要安全控制的场所,能够有效防
止人员因为疏忽大意而发生危险事故。总之,基于 Yolov5 的安全帽检测系统的设计与开发是
一项高效、精准的智能安全监控系统,具有非常好的应用前景。
关键词:Yolov5;安全帽检测;人工智能;目标检测
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III
ABSTRACT
Safety helmet detection system is designed to improve the safety and efficiency of the workplace,
through the safety helmet detection system can be real-time monitoring workers whether to wear a
helmet, find the workers who do not wear safety helmet in time and remind and warn them to avoid
accidents caused by not wearing safety helmet. Therefore, this paper is a helmet detection system
based on Yolov5 algorithm. In this paper, an advanced target detection algorithm is used, which can
quickly and accurately identify the people who wear or do not wear the helmet in the video stream,
and can analyze the images and send out the prompt information, from the function analysis,
performance analysis, system flow analysis and other aspects of the overall design to achieve the
Yolov5-based helmet detection system development, it mainly realizes the functions of model
training, model reasoning, PYQT visualization, registration, image detection, video detection, video
stream detection, personnel location, detection information management and so on. In the actual test
shows a high accuracy and reliability, it can accurately identify the helmet in a variety of complex
environments, including dim light, crowded and so on. In practical application, the system can be
widely used in construction sites, factories, dangerous goods warehouses and other places need safety
control, can effectively prevent personnel from carelessness and dangerous accidents. In a word, the
design and development of the helmet detection system based on Yolov5 is an efficient and accurate
intelligent safety monitoring system, which has a very good application prospect.
Key words:Yolov5;Helmet detection;artificial intelligence;Object detectio
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IV
目 录
第 1 章 绪论 ....................................................................1
1.1 项目背景 ...............................................................1
1.2 项目开发的目的和意义 ...................................................1
1.3 国内外发展情况 .........................................................2
1.4 研究内容 ...............................................................3
第 2 章 系统关键技术 ............................................................4
2.1 Yolov5 框架 .............................................................4
2.2 OpenCV .................................................................4
2.3 TensorRT ...............................................................5
2.4 simple-rtsp-server .....................................................5
2.5 ffmpeg .................................................................6
第 3 章 系统分析 ................................................................7
3.1 系统需求分析 ...........................................................7
3.2 系统可行性分析 .........................................................7
3.2.1 经济可行性 ........................................................7
3.2.2 技术可行性 ........................................................7
3.2.3 操作可行性 ........................................................8
3.3 功能需求分析 ...........................................................8
3.3.1 模型训练 ..........................................................8
3.3.2 模型推理 ..........................................................8
3.3.3 pyqt 可视化 .......................................................9
3.3.4 注册登录 ..........................................................9
3.3.5 图片检测 ..........................................................9
3.3.6 视频检测 ..........................................................9
3.3.7 视频流检测 .......................................................10
3.3.8 人员定位 .........................................................10
3.3.9 检测信息管理 .....................................................10
3.4 性能需求分析 ..........................................................10
3.5 系统流程分析 ..........................................................10
第 4 章 系统总体功能设计 .......................................................12
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89654848/bg5.jpg)
V
4.1 数据采集 ..............................................................12
4.2 数据预处理 ............................................................13
4.2.1 创建数据集 .......................................................13
4.2.2 转换数据格式 .....................................................14
4.3 安全帽检测 ............................................................16
第 5 章 系统实现 ...............................................................18
5.1 模型训练模块 ..........................................................18
5.2 模型推理模块 ..........................................................19
5.3 pyqt 可视化模块 ........................................................22
5.4 注册登录模块 ..........................................................23
5.5 图片检测模块 ..........................................................25
5.6 视频检测模块 ..........................................................27
5.7 视频流检测模块 ........................................................28
5.8 人员定位模块 ..........................................................30
5.9 检测信息管理模块 ......................................................32
第 6 章 系统测试 ...............................................................35
6.1 测试方法 ..............................................................35
6.1.1 功能测试 .........................................................35
6.1.2 性能测试 .........................................................35
6.2 测试用例 ...............................................................35
6.2.1 登录测试用例 .....................................................35
6.2.2 图片检测用例 .....................................................35
6.2.3 视频检测用例 .....................................................36
6.2.4 视频流检测用例 ...................................................36
6.3 测试结果 ..............................................................37
6.3.1 注册登陆界面 .....................................................37
6.3.2 功能测试结果 .....................................................37
6.3.3 性能测试结果 .....................................................38
6.3.4 稳定性测试结果 ...................................................39
6.3.5 安全测试结果 .....................................................40
结论与展望 ....................................................................41
参考文献 ......................................................................42
致谢 ..........................................................................43
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