class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        postprocess方法处理模型的输出。对于每个预测结果，我们从输出中提取类别、边界框和置信度分数，并将它们格式化为更易于理解和处理的形式。我们也将类别ID转换为对应的中文名称，再次强调易于理解。最后，set_param方法允许动态更新参数，使我们的检测器在运行时可以调整配置，以适应不同的检测需求。

        这部分代码是安全帽检测系统中至关重要的组成部分，它不仅封装了模型的加载、预测和结果处理，而且还提供了足够的灵活性，使系统可以适应多种运行条件。通过这种设计，我们的系统能够在保持高性能的同时，也能为用户提供直观和本地化的输出结果。

4.3 训练代码

        在我们的安全帽检测系统中，训练一个高效、准确的模型是实现目标检测的关键。我们使用的训练脚本是构建这一系统的核心，它涉及多个重要步骤，每个步骤都经过精心设计以确保最终模型的性能。以下是训练模型的详细代码介绍。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们导入了os和torch库以及yaml解析库，它们是文件操作和模型训练不可或缺的工具。ultralytics库提供了YOLO模型的接口，QtFusion.path则是用来处理文件路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        接下来，我们定义device变量来指定训练时使用的设备，如果检测到可用的GPU，就使用第一块GPU（"0"），否则使用CPU。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：我们设置了数据加载所需的工作进程数量和批次大小，这两个参数有助于加速数据的加载过程和提高批次处理的效率。workers参数定义了多少个子进程被用来加载数据，而batch则决定了每次输入模型的数据量。我们还需要定义和读取训练数据集的配置文件。这个文件包含了训练和验证数据集的路径，以及分类的名称和类别。我们通过转换路径格式确保了它在不同操作系统间的兼容性。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "Helmet"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        之后，我们通过读取并可能修改YAML配置文件来确保数据集的路径是正确的。如果需要，我们会将路径更新为正确的目录路径：

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：最后，我们加载预训练的YOLO模型，并开始训练流程。模型训练开始。我们指定了许多训练参数，包括训练数据的配置文件路径、选择的设备、工作进程数、输入图像大小、训练周期数和每批次的大小。这些参数被细心调整，以确保模型能够充分学习数据集中的特征，而不会发生过拟合。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        通过这个训练过程，我们期望训练出一个能够准确识别安全帽的模型，不仅在我们的验证集上表现良好，而且在实际的应用场景中也能保持高准确率。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在分析我们的安全帽检测模型—基于YOLOv8算法的训练损失函数图像时，我们可以获得许多关于模型性能的重要信息。通过这些图表，我们能够深入理解模型在训练过程中的学习效率和效果，并对最终的检测能力进行预测。

        首先，损失函数的下降趋势是模型学习过程中最直观的指标。在train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss图中，我们可以看到随着训练次数的增加，损失值稳步下降，这表明模型在优化过程中逐渐提高了对安全帽的识别精度。特别是，在初始的训练阶段，损失值迅速下降，这通常意味着模型在学习关键特征，并快速适应训练数据。

        对于验证集的损失值，即val/box_loss、val/cls_loss和val/obj_loss，我们也观察到了类似的下降趋势，尽管波动性更强，这是正常现象。验证集上的损失值波动较大可能是由于数据本身的多样性和复杂性导致的，但总体趋势仍然是下降的，这表明模型具有一定的泛化能力。

        在性能评估指标方面，metrics/precision和metrics/recall图表为我们提供了模型性能的另一视角。精确度较高且相对稳定，表明模型在检测安全帽时具有较高的信心水平，误报率较低。而召回率的迅速上升则表明模型能够检测到大部分正类样本，这对于安全帽检测任务而言是非常重要的，因为漏检可能会导致安全风险。

        另外，平均精度（mAP）是评估目标检测模型中一个非常重要的指标。从metrics/[email protected]和metrics/[email protected]:0.95可以看出，模型的平均精度稳步提高，其中[email protected]的增长更加显著。这意味着在IoU阈值为0.5时，模型能够以高准确率识别安全帽。[email protected]:0.95作为一个更为严格的评估指标，其增长虽然缓慢，但也显示出正向增长，这表明模型在不同IoU阈值下都有较好的性能。

        总之，这些图表共同反映了模型在安全帽检测任务上的优良训练过程和潜力。损失函数的稳定下降和性能指标的持续提升表明，我们的模型在识别各种环境中的安全帽方面具有强大的能力，并且经过充分训练后，有望在实际应用中表现出色。

5.2 PR曲线图

        在分析我们安全帽检测系统的性能时，Precision-Recall (PR) 曲线提供了一个关键的评估指标。该曲线通过展示在不同阈值下模型的精确度（precision）和召回率（recall）来评估模型的检测性能。从PR曲线图可见，我们的模型在安全帽检测任务上取得了卓越的性能。

        精确度是指模型正确识别为正样本的比例，而召回率则是指模型正确识别的正样本占所有真实正样本的比例。理想情况下，高精确度与高召回率是我们所追求的，但通常这两者之间存在权衡。PR曲线越靠近右上角，意味着模型能够同时保持高精确度和高召回率，这是检测系统性能优异的表现。

        从曲线来看，我们的模型在“hat”和“person”两个类别上均达到了0.893的mean Average Precision（mAP）@0.5。这意味着在IOU（Intersection over Union）阈值为0.5时，模型具有接近90%的平均精确度。mAP是一种常用的目标检测算法性能衡量指标，这里的@0.5表示在IOU为0.5时的mAP值。IOU是一个评估预测边界框和真实边界框之间重叠度的指标，0.5的IOU被广泛认为是一个合理的判断标准，用于确定预测框是否足够接近真实框。

        曲线显示在召回率低时（即对应于较高的置信度阈值），精确度保持在较高水平，这表明当模型非常确信其检测结果时，这些结果通常是准确的。然而，随着召回率的提高，精确度略有下降，这是由于在较低置信度阈值时模型开始将更多的不确定或边缘案例分类为正样本。

        在实际应用中，这种高精确度表明我们的系统可以减少误报的数量，从而提高安全帽穿戴的合规性监控效率。同时，较高的召回率确保了系统不会错过过多的未佩戴安全帽的情况，这对于防止安全事故至关重要。

        YOLOv8模型在安全帽检测任务上能够实现高精确度和高召回率的平衡，证明了模型对于安全帽检测的有效性。这样的分析结果对于进一步优化模型参数、提高实际部署的效率和可靠性具有重要意义。通过不断迭代和改进，我们的模型有望在未来实现更高的检测性能。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在安全帽目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含安全帽的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.889	0.879	0.879	0.893
F1-Score	0.86	0.85	0.87	0.86

（3）实验结果分析：

       在对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n进行对比分析时，我们的目的是评估这些不同版本的YOLO模型在相同数据集上的性能。通过这一实验，我们可以理解各模型在安全帽检测任务上的优势和不足，从而为实际应用中的模型选择提供依据。

       从实验结果来看，YOLOv8n在mAP上以0.893的成绩领先于其他模型，而在F1-Score上，YOLOv7-tiny和YOLOv8n并列最高，都达到了0.86。mAP的高分意味着YOLOv8n在检测安全帽时能够更为准确地定位和识别对象。而高F1-Score则显示了YOLOv8n和YOLOv7-tiny在精确度和召回率之间达到了良好的平衡，这在实际应用中尤为重要，因为它关系到系统既不错过未佩戴安全帽的情况，也不过多地误报。

       从模型结构和设计的角度分析，YOLOv8n的优势可能来源于它在网络架构上的改进，例如使用了更先进的卷积层、注意力机制和更高效的特征提取方式，这使得它在识别具有复杂背景和不同光照条件下的安全帽时表现更佳。YOLOv7-tiny虽然在模型容量上可能较小，但其优化的结构和参数设置也让它在资源有限的环境中表现出色。

       而YOLOv5nu和YOLOv6n虽然在mAP上略低，但仍然展现出了相当不错的性能。它们在模型大小和推理速度上可能更具优势，这对于需要在边缘设备上部署的应用场景是至关重要的。总之，这些YOLO模型各有千秋，而优秀的性能与其内在的网络结构、训练细节和适应性调优密切相关。对于未来的工作，我们可以继续探索模型的微调和结构优化，以便更好地适应特定的安全帽检测任务，实现更为精确和高效的检测性能。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在开发基于YOLOv8/v7/v6/v5的安全帽检测系统时，我们采用了一种模块化和高度可扩展的设计理念。本系统旨在实现对于穿戴和未穿戴安全帽个体的实时识别与分析，确保工作场所的安全合规性。以下是我们系统架构设计的核心组成部分：

1. 模型初始化

        在系统的核心，我们采用了YOLOv8/v5Detector类来处理模型的加载和预测功能。此类负责加载预训练的安全帽检测模型，并提供了一个预测接口，用于处理输入图像并返回检测结果。模型类型的选择可以通过model_type属性进行设置，支持多版本的YOLO模型。

2. 界面设计

        系统的用户界面由Detection_UI类负责管理，该类封装了用户交互的各个方面，包括文件上传、摄像头选择、参数配置等功能。我们通过Streamlit库创建了直观的Web界面，使用户能够轻松地上传图片或视频文件，或者直接从选定的摄像头获取实时图像进行检测。

3. 参数配置

        在系统侧边栏中，用户可以自由调整置信度阈值(conf_threshold)和IOU阈值(iou_threshold)，以优化检测效果。这些参数直接影响模型判断目标是否为安全帽的标准，确保了系统的灵活性和适用性。

4. 检测流程

        系统的检测流程主要通过process_camera_or_file方法实现，支持处理来自文件和摄像头的输入。对于文件输入，系统支持图片和视频两种格式，用户上传文件后，系统将调用YOLOv8/v5Detector进行目标检测并显示结果。对于摄像头输入，系统将捕获实时图像帧进行连续检测。

5. 结果展示与日志记录

        检测完成后，系统通过LogTable类进行结果的日志记录，包括检测的目标类型、位置、置信度等信息。同时，检测结果将在用户界面中实时展示，包括绘制的边界框和标签。用户还可以通过侧边栏的导出结果功能，将检测日志导出为CSV文件，便于后续的分析和报告。

6. 模型与数据的管理

        系统设计了abs_path和save_uploaded_file等工具方法，用于处理模型文件和用户上传文件的存储。这些方法确保了系统的数据管理既高效又安全。

6.2 系统流程

        在基于YOLOv8/v7/v6/v5的安全帽检测系统中，整个工作流程可以被概括为以下几个关键步骤。以下内容将为您详细介绍这一流程：

1. 初始化系统与配置： 系统启动时首先进行初始化操作，这包括模型的加载、参数设置以及初始化界面布局等。在Detection_UI类的__init__方法中完成这一过程，这里面涉及到加载模型权重、设置置信度阈值(conf_threshold)、IOU阈值(iou_threshold)以及初始化Streamlit页面布局等。

2. 设置侧边栏配置： 用户通过侧边栏进行模型类型、模型文件、置信度阈值、IOU阈值以及摄像头等选项的配置。这一步骤在setup_sidebar方法中实现，用户的选择将直接影响检测的效果和精度。

3. 处理输入源选择： 根据用户在侧边栏中的选择，决定是从摄像头实时获取图像、从上传的图片文件中读取图像还是从视频文件中提取帧进行检测。process_camera_or_file方法负责处理这一逻辑。

4. 帧处理与模型预测： 对于每一个输入的图像帧，系统首先对其进行预处理以适配模型的输入要求，然后使用加载的YOLO模型进行预测，获取检测结果。这一过程由frame_process方法实现。

5. 结果展示与日志记录： 检测完成后，系统将检测结果（如检测到的对象、置信度等）以图形和文字的形式展示给用户。此外，系统还提供了结果日志记录功能，允许用户将检测结果保存下来。这一功能主要通过logTable实例来完成，它在Detection_UI类中被初始化并在检测流程中不断更新。

6. 用户交互与反馈： 用户可以通过界面上的按钮和选择框与系统进行交互，如更改配置、启动和停止检测等。系统根据用户的操作实时更新检测流程和展示结果。

        通过以上步骤，基于YOLOv8/v7/v6/v5的安全帽检测系统能够实现对工作场景中人员安全帽佩戴情况的实时监控与分析，为保障工作人员的安全提供强有力的技术支持。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1bq421w7pu/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm51q
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmZtr
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xmpdu
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5dy

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        本文通过深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在安全帽检测领域的应用，成功开发了一个结合了这些先进算法的安全帽检测系统。通过对多个版本的YOLO模型进行细致的比较和优化，本研究不仅提升了安全帽检测的准确率和实时性，还通过Streamlit创建了一个直观、美观且易于使用的Web应用，使用户能够轻松地进行安全帽检测，从而在实际应用中发挥重要作用。

        经过一系列实验验证，本文所提出的方法在安全帽检测的准确性和处理速度上都达到了令人满意的水平。同时，我们还提供了完整的数据集处理流程、模型训练和预测的代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，为后续的研究者和开发者复现和参考提供了方便。尽管取得了一定的成果，但安全帽检测作为一个复杂多变的任务，仍然面临着许多挑战和改进空间。在未来的工作中，我们计划从以下几个方向进行探索：

• 模型优化： 继续探索更深层次的网络结构和优化策略，如神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升模型的性能和效率。
• 多模态融合： 考虑结合语音、文本等其他模态信息，采用多模态学习方法进行安全帽检测，以更全面地理解人类的情感和意图。
• 跨域适应性： 研究跨文化、跨年龄组的安全帽检测，通过领域自适应技术提高模型在不同人群和环境中的泛化能力。
• 用户交互体验： 进一步优化系统的用户界面和交互设计，使其更加人性化、智能化，以满足更广泛用户的需求。
• 实际应用拓展： 探索安全帽检测在更多实际应用场景中的应用，如在线教育、远程会议、智能客服等，以发挥其最大的社会和经济价值。

        总之，安全帽检测技术正处于快速发展之中，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们相信在不久的将来，基于深度学习的安全帽检测将在人机交互、社会安全、医疗健康等领域发挥更加重要的作用。

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1. Qiu, Shi, et al. "Automated detection of railway defective fasteners based on YOLOv8-FAM and synthetic data using style transfer." Automation in Construction 162 (2024): 105363. ↩︎

2. Bietti, Alberto, et al. "Birth of a transformer: A memory viewpoint." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). ↩︎

3. Qin, Han, et al. "An Improved Faster R-CNN Method for Landslide Detection in Remote Sensing Images." Journal of Geovisualization and Spatial Analysis 8.1 (2024): 2. ↩︎

4. Zhao, Dewei, et al. "A Small Object Detection Method for Drone-Captured Images Based on Improved YOLOv7." Remote Sensing 16.6 (2024): 1002. ↩︎

5. Yusof, Najiha‘Izzaty Mohd, et al. "Assessing the performance of YOLOv5, YOLOv6, and YOLOv7 in road defect detection and classification: a comparative study." Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 13.1 (2024): 350-360. ↩︎