基于深度學習yolov5的安全帽實時識別檢測系統

摘要：在現代工業和建筑行業中，確保員工的安全是至關重要的一環。安全帽作為一項基礎的個人防護設備，對于降低頭部受傷的風險發揮著關鍵作用。然而，確保工作人員在施工現場始終正確佩戴安全帽并非易事。傳統的人工檢查方法不僅效率不高，還容易遺漏問題。幸運的是，隨著計算機視覺技術的進步，特別是深度學習領域的發展，基于YOLOv5的目標檢測算法為安全帽檢測提供了一種高效且準確的解決方案。本文將深入探討如何利用YOLOv5這一先進的深度學習算法，構建一個安全帽檢測系統，并通過PyQt5開發了一個既簡潔又功能強大的用戶界面。該界面允許用戶輕松上傳視頻或圖片文件進行安全帽檢測，或者打開攝像頭進行實時監測，并根據需求更換預訓練的YOLOv5模型，以滿足不同的檢測場景。我們的系統不僅擁有優雅的外觀，還具備高精度的檢測能力，支持對多個目標進行實時檢測，并允許用戶選擇他們感興趣的特定檢測對象。這種創新的系統設計，不僅提高了安全帽檢測的效率和準確性，也為施工現場的安全管理提供了強有力的技術支持。

關鍵詞：深度學習、多目標檢測、YOLOv5、安全帽、圖像識別

研究背景及意義

隨著工業和建筑行業的快速發展，施工現場的安全問題日益突出，其中工人的頭部安全尤為重要。安全帽作為最基本的個人防護裝備，能夠有效減少因意外撞擊或墜落物體造成的頭部傷害。然而，由于施工現場環境復雜，工人流動性大，傳統的安全管理方法難以確保每位工人都按照規定佩戴安全帽。此外，人工巡檢不僅效率低下，而且容易受到人為因素影響，導致安全監管存在盲區。

近年來，隨著人工智能技術的快速發展，深度學習作為其核心分支之一，在圖像識別、目標檢測等領域取得了顯著的進展。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其快速、準確的目標檢測能力而廣受關注，尤其是YOLOv5版本，在保持高檢測速度的同時，進一步提高了檢測精度。基于YOLOv5的深度學習模型，可以實時處理視頻流或圖像，自動識別并檢測出安全帽的佩戴情況，從而為施工現場的安全管理提供了一種新的技術手段。

我們構建的深度學習模型基于一個精心挑選的、包含約5000張圖像的數據集，這些圖像真實反映了工地作業場景，并被分為"佩戴安全帽"和"未佩戴安全帽"兩個類別。數據集已經按照YOLOv5算法的要求進行了格式轉換和劃分，包括訓練集、驗證集和測試集，確保了其即用性。圖像采集自多樣化的環境，如建筑工地和工廠，涵蓋了不同角度、人員密集度和光照條件，確保了模型在現實世界中的準確性。所有圖像均已完成精確標注，并邏輯組織，便于用戶直接用于模型訓練和評估。我們還提供了圖像截圖示例，展示了數據集的多樣性和標注質量，幫助用戶更好地理解數據集內容。

綜上所述，基于YOLOv5的安全帽實時識別檢測系統的研究，不僅具有重要的理論價值，更具有廣泛的實際應用前景，對于提升施工現場安全管理水平具有重要的現實意義。

圖1 不同場景下的安全帽和未佩戴安全帽的示例圖像

研究方法

YOLOv5代表了目標檢測技術的最新進展，以其卓越的性能在實時檢測任務中備受青睞。以下是對YOLOv5優勢的描述：

極速檢測能力：YOLOv5以其閃電般的處理速度，能夠迅速分析大量圖像數據，實現幾乎無延遲的實時檢測。

卓越的準確性：該算法在識別和定位安全帽方面表現出色，顯著降低了誤報和漏報的可能性，確保了檢測結果的可靠性。

高度適應性：YOLOv5能夠靈活應對多變的場景和數據集，通過參數調整和訓練優化，輕松適應各種復雜環境的檢測需求。

YOLO算法自推出以來，經過了持續的創新和迭代，從YOLOv1的初試啼聲到YOLOv5的成熟應用，其在檢測精度、速度和整體性能上的提升顯而易見。YOLOv5作為系列中的佼佼者，其架構和核心組件如下：

骨干網絡（Backbone）：作為特征提取的基石，YOLOv5通常采用如CSPDarknet等深度卷積神經網絡，以高效捕獲圖像的深層語義和空間特征。

連接網絡（Neck）：負責融合不同分辨率的特征圖，通過特征金字塔網絡（FPN）或路徑聚合網絡（PAN）等結構，增強了模型對特征的表達和理解能力。

預測網絡（Head）：在特征融合的基礎上，進行最終的預測，輸出目標的類別和精確位置信息。

YOLOv5在訓練中采用了多種損失函數，包括邊界框回歸損失、置信度損失和類別損失，以精細化優化模型表現。同時，通過數據增強、多尺度訓練和自適應錨框計算等先進技術，進一步提升了模型的泛化性和魯棒性。

在與Faster R-CNN、SSD等其他主流目標檢測算法的比較中，YOLOv5在速度與精度的平衡上展現了其獨到之處。特別是在對實時性要求極高的應用場景中，YOLOv5不僅能夠保證檢測的快速性，還能維持高水準的檢測精度，確立了其在目標檢測領域的領先地位。

圖2 YOLOv5網絡架構圖

模型訓練與評估

1）環境搭建

硬件要求：具備高性能的 GPU 以加速訓練過程，如 NVIDIA 系列顯卡。

軟件配置：

操作系統：常見的如 Windows、Linux 等。

Python 版本：推薦使用較新且穩定的版本，如 Python 3.8 或 3.9 。

深度學習框架：如 PyTorch 。

安裝相關的庫和依賴：通過 pip 或 conda 命令安裝所需的庫，如 torchvision 、 numpy 、 matplotlib 等。

2）訓練參數的設置

學習率：控制模型學習的速度，初始學習率通常設置為一個較大的值，然后隨著訓練的進行逐漸減小。

迭代次數：決定模型訓練的輪數，根據數據集的大小和復雜程度進行調整。

批次大小：影響模型的收斂速度和穩定性，一般根據 GPU 內存大小進行選擇。

3）訓練過程的監控和優化

使用 TensorBoard 查看訓練曲線：包括損失曲線和準確率曲線，觀察模型的訓練進展。調整超參數以提高模型性能：根據監控結果，對學習率、批次大小等超參數進行調整。

4）模型的保存和加載

在訓練過程中定期保存模型的參數，以便在后續的訓練中繼續或在需要時進行加載使用。保存的模型可以用于在新的數據上進行微調，或者直接用于實際的檢測任務。

5）評估指標的選擇

準確率：正確預測的樣本數占總樣本數的比例。

召回率：正確預測的正樣本數占實際正樣本數的比例。

F1 值：綜合考慮準確率和召回率的指標。

mAP（平均精度均值）：衡量模型在多個類別和不同召回率水平下的平均精度。

6）模型評估

我們提供了三種預訓練好的YOLOv5模型，分別是yolov5s_640、yolov5s05_320和yolov5s05_416。三種模型的評估指標分別如表1和圖3所示。此外，我們還提供了每個模型的權重文件、混淆矩陣、標簽相關圖、多種評估指標訓練圖、每代訓練結果文件和訓練批次和驗證批次結果圖等。

表1 三種模型的評估指標數值對比

Model	F1 Value	P Value	PR Value	R Value
yolov5s_640	0.910	0.928	0.931	0.960
yolov5s_320	0.840	0.893	0.845	0.930
yolov5s_416	0.850	0.899	0.871	0.950

（a）yolov5s_640結果圖

（b）yolov5s_640結果圖

（c）yolov5s_640結果圖

圖3 三種模型的評估指標對比結果圖

圖4 安全帽識別結果

PyQt5可視化軟件

本節詳細介紹如何以上述YOLOv5網絡為主干，實現對各種安全帽的實時檢測與快速識別，利用PyQt5設計了簡約的系統UI界面，包括視頻、圖片，以及攝像頭。在界面中，您可以選擇自己的視頻文件、圖片文件進行檢測。此外，您還可以更換自己訓練的主干模型，進行自己數據的檢測。該系統界面優美，檢測精度高，功能強大。它具備多目標實時檢測，同時可以自由選擇感興趣的檢測目標。本文提供了完整的Python程序代碼和使用教程，適合新入門的朋友參考，包括用戶登錄界面（注冊登錄、修改密碼和忘記密碼等）和安全帽實時檢測系統（打開圖片或視頻、開始檢測、播放暫停、打開攝像頭、錄像回放、選擇權重文件、報警提示等）。

基于 YOLOv5 的安全帽檢測系統可以廣泛應用于建筑工地、工廠車間、電力設施等場所。通過實時監測工人是否佩戴安全帽，及時發出警報，有效預防安全事故的發生。總之，基于 YOLOv5 的安全帽檢測系統具有重要的實際應用價值，隨著技術的不斷發展和完善，將為保障工作場所的安全發揮更大的作用。