项目介绍
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：
算法模型：
yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 ， 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。
数据集：
网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。
界面：
PyQt5
以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点 。
摘要：安全帽检测在工地及工业场景中起着至关重要的作用，不仅能有效保障作业人员的安全，还为自动化监管提供了可靠的数据支撑。本文介绍了一款基于YOLOv8、YOLOv5等深度学习框架的安全帽检测模型，该模型使用了大量图片进行训练，能够准确识别佩戴与未佩戴安全帽的人员。系统可检测多种场景下的安全帽佩戴情况，包括多人场景、复杂背景、光线变化等。
此外，我们开发了一款带有UI界面的安全帽检测系统，支持实时检测人员佩戴安全帽的情况，并通过图形界面直观展示检测结果。系统基于Python与PyQt5开发，能够处理图片、视频及摄像头输入，检测结果可以保存以供后续分析。本文还提供了完整的Python代码及详细的使用指南，供有兴趣的读者参考，完整代码资源请见文章末尾。
前言
安全帽检测在保障工地作业人员安全、减少安全隐患以及推动智能化安全管理中发挥着至关重要的作用。在工业及建筑施工过程中，快速且精准地识别人员是否佩戴安全帽，能够显著提高安全监管效率，减少事故发生率，尤其是在自动化监控系统中，准确识别未佩戴安全帽的人员是安全管理的基础。同时，安全帽检测系统还为工地管理人员提供了重要的实时数据反馈，帮助他们及时采取预防措施，确保作业环境的安全性。
安全帽检测已在多个领域得到了广泛应用，如建筑施工、安全管理、工业生产、智能监控等场景中，都依赖于高效准确的安全帽检测技术。通过自动化的检测系统，施工单位可以在作业过程中实时监控人员的安全防护措施，并根据检测到的违规行为做出相应的处理，从而提升安全管理水平，降低事故发生率。
在现代安全管理环境中，安全帽检测系统还可以与其他智能化管理系统结合使用，如施工现场监控、智能调度和风险预警系统，形成一个完整的智能安全管理体系，帮助企业更高效地管理现场安全。在特殊的施工环境或复杂的作业场景中，系统能够快速识别是否佩戴安全帽的情况，为安全管理人员提供更为精准的监督建议。
本文通过收集与安全帽佩戴相关的数据和图像，利用YOLOv8、YOLOv5等目标检测技术，结合Python与PyQt5，开发出了一款界面简洁的安全帽检测系统。该系统支持图片、视频及摄像头检测，并能够保存识别结果，为用户提供直观便捷的安全帽检测体验。