基于YOLO的安全帽佩戴检测系统~Python+模型训练+2026原创+YOLO算法
news2026/3/31 20:46:17
项目简介基于 YOLO 的智能安全帽佩戴检测平台面向施工现场图片识别、检测记录管理与安全宣传信息展示等业务场景。系统后端采用 Flask 搭建 RESTful API 服务结合数据库进行业务数据持久化存储并通过 JWT 实现用户身份认证与接口访问控制。在核心识别能力方面系统集成了训练完成的 YOLOv8 安全帽检测模型best.pt。用户上传现场图片后后端首先完成文件格式与大小校验将原始图片保存到本地媒体目录然后调用 YOLO 模型执行目标检测识别图片中的person、head、helmet等目标信息。检测完成后系统会自动生成带标注框的结果图片并提取检测框坐标、类别名称、置信度和统计结果形成结构化检测数据返回前端展示。训练过程整体流程可以概括为“数据集转换与划分 - YOLOv8 模型训练 - 验证集与测试集评估 - 可视化推理 - 佩戴状态规则化判断”五个阶段。与直接调用开源模型不同本项目首先根据原始标注数据重新整理出适配 YOLOv8 的检测数据集结构再使用yolov8n.pt进行迁移学习训练最后加载训练得到的权重完成预测与展示。预测过程懒加载best.pt模型避免每次请求重复初始化接收用户上传图片并调用model.predict()提取检测框坐标、类别编号和置信度生成带标注框的结果图片并保存到本地将检测统计结果返回给前端显示系统架构图演示视频 and 完整代码 and 安装地址https://www.yuque.com/ziwu/qkqzd2/ah2aszdt5cegsfgv
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