基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要

基本介绍

近年来机器学习与深度学习领域取得了显著进展深度学习方法在检测精度与速度指标上相较于传统方法展现出更为卓越的效果YOLOv5作为目标检测领域的下一代技术是基于YOLO系列算法第五代的重大升级通过实验结果表明该算法在速度与准确性方面均有明显提升相关的开源代码可在https://github.com/ultralytics/yolov5获取进一步信息因此本篇文章将基于YOLOv5检测算法搭建一个高精度安全帽背心识别系统并结合Pyside6开发相应的界面界面系统的设计与实现旨在为用户提供一个高效的目标检测识别页面发布计划包括后续将介绍基于最新一代算法如YOLOv6 YOLOv7及YOLOv8的改进版本这些更新内容将在后续文章中逐步呈现欢迎读者持续关注与收藏

环境搭建

（1）下载YOLOv5源码库，放到自己电脑的目录，之后打开cmd进入到YOLOv5目录里面，本文演示的目录是：D:\vscode_workspace\yolov5
（2）利用Conda创建环境（Anacodna），conda create -n yolo5 python=3.8 然后安装torch和torchvision（pip install torch1.10.0+cu113 torchvision0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）其中-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple代表使用清华源，这行命令要求nvidia-smi显示的CUDA版本>=11.3,最后安装剩余依赖包使用：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

具体步骤如下：首先使用pip命令进行软件包的安装

为了在Windows平台上正确安装pycocotools库，请按照以下步骤操作：使用pip命令执行安装过程，并将该库添加到指定的Python包索引中。

界面及功能展示

本博文设计的软件界面采用了简洁大方的设计理念，在界面布局上注重视觉效果与操作效率的平衡。主要功能模块包括模型导入与初始化设置、置信度阈值与IoU（交集 unions）阈值的调节配置、支持上传图片进行检测，并通过可视化展示检测结果；同时提供视频导入与处理功能，并支持结果展示与导出操作；此外系统还提供了已检测的目标列表及位置信息显示功能，并能实时监控前向推理所需时间参数。建议用户在使用过程中根据实际需求进行设置调整；系统截图如下图所示

模型选择与初始化

用户可以选择点击‘模型权重选择’按钮来上传训练完成的模型权重。支持的格式包括.pt、.onnx以及.engine等。随后在点击‘模型权重初始化’按钮时，则会根据已选中的模型实现相应的初始化设置。

置信分与IOU的改变

通过调整Confidence或IOU下方输入框中的数值即可实现滑动条进度的变化；反之亦然，在滑动条进度发生变化时也会相应地同步调整输入框中的数值；此外，在Confidence或IOU发生变化时会触发模型中配置信息的更新，并最终导致检测时所使用的置信度阈值与IOU阈值也随之修改。

图像选择、检测与导出

用户可以点击选择图像按钮上传单张图片进行检测与识别。

再点击图像检测按钮即可实现输入图像的目标检测功能。随后系统将在"用时"一栏显示该过程所耗时间，在"目标数量"一栏中显示已检出的目标数目。通过下拉列表可以选择已经检出的目标。当目标位置发生变化时（即xmin、ymin、xmax以及ymax的位置值发生变化），系统会相应地更新相关参数。

再点击检测结果显示按钮位于系统左下方的位置，并且当用户再次点击时，在该区域会显示输入图像的检测输出。此外，在这一过程中，系统不仅会识别并定位图片中的目标物体及其具体位置信息，并且还会提供与匹配程度相关的置信度数据。

单击"图像检测结果"下载按钮以下载生成的结果图，在设置存储路径时，请输入文件名及其扩展名以完成处理流程。

通过点击结束图像检测按钮这一操作可以实现系统界面的刷新。随后，请清除当前所有输出信息，并在完成上述操作后，请再次点击选择图片或视频按钮以上传图片或视频内容。

视频选择、检测与导出

用户可以选择点击视频按钮提交视频用于检测和识别；随后系统会将视频的第一帧输入至系统界面左上方的位置进行显示。

通过再次点击视频检测按钮来实现输入视频的目标检测功能。随后系统将在时间栏中显示所需时间，并在数量栏中显示已识别的目标总数。随后系统将在下拉列表中列出所有已识别的目标。当用户选择一个目标并调整其位置（通过修改xmin、ymin、xmax及ymax等参数）时

通过点击暂停视频检测按钮可执行输入视频暂停操作。此时按钮状态变为可继续进行视频检测。系统界面将临时存储输入的各帧图像及其相应的检测结果。可通过下拉目标框选择已检定点位信息。完成上述步骤后再次点击继续video detection 检测按钮即可完成input 视频的位置信息采集与定位工作。

click video detection result export button即可导出检出结果后的video 在保存栏里 input 保存 the image name and suffix 即可实现检出结果video 的保存

单击结束视频检测按钮后即可实现系统界面的刷新，请清除所有输出信息之后再次单击选择图像或选择视频按钮以上传相应的图像或视频内容

摄像头打开、检测与结束

用户可通过点击启动摄像头按钮来进行设备操作，并完成检测与识别功能。随后系统将在界面上方实时接收并显示所拍图像。

再次点击摄像头上的检测按钮即可实现摄像头的目标检测功能。随后系统将在用时列显示任务所需时间，在目标数量列显示已完成的目标数量。用户可在下拉列表中选择已完成的目标，并根据所选目标的位置信息（包括xmin、ymin、xmax及ymax等参数）进行相应的更新。

通过点击结束视频检测按钮的方式可以实现系统界面的刷新，在随后的操作中，请依次点击选择图像、选择视频以及打开摄像按钮以上传相应的文件或启动摄像头，并请将所有输出信息清除。

算法原理介绍

    本系统采用了基于深度学习的单阶段目标检测算法YOLOv5，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过直接预测物体中心点的坐标来代替Anchor框。此外，YOLOv5使用SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。YOLOv5s模型的整体结构如下图所示。

该系统采用了混合式数据增强方法对输入图像进行随机裁剪并拼接处理以提升模型泛化能力

数据集介绍

本系统所使用的安全帽背心数据集经过人工标注完成对安全帽、人体、背心以及人头等四个分类目标的标记工作。该数据集合共包含22141张图片，并且在各个类别中都分布着不同角度和光照条件下的样本。这些特点能够有效提升检测模型的整体性能水平。其中包含来自训练集17248张图片以及验证集来自2438张图片的数据集被用于实验研究。为了适应YOLOv5算法对输入图像尺寸存在限制的问题需求，在保证检测精度的前提下尽可能减小图像失真影响的方法是将所有图像统一调整至640x640像素的标准尺寸并保持原始比例特性。此外我们还采用了包括随机旋转至±30度范围内的操作缩放和平移变换以及颜色色调变换等多种数据增强技术以显著提升模型在复杂环境下的适应能力并有效防止过拟合现象的发生

关键代码解析

本系统采用PyTorch框架构建了深度学习模型；基于YOLOv5算法进行目标检测任务。在训练过程中，在初始阶段我们采用了预训练模型作为基础进行优化；通过持续迭代优化网络参数从而提升检测性能，并结合学习率衰减策略与数据增强技术对网络进行了全面调优；以增强模型的泛化能力和抗干扰能力。
在测试环节中（即测试阶段），我们将已有的最佳参数输入到待测代码中运行；新的图片和视频数据会被系统自动读取并输入到目标识别引擎中运行；通过设置阈值去除置信度低于设定阈值的预测框；最终输出相应的目标定位结果。
同时，在实际应用场景中我们可以将这些定位结果进一步处理并保存为图像或视频格式以便于后续分析与应用。

Pyside6界面设计

Pyside6是一种广泛使用的Python语言的图形用户界面（GUI）开发解决方案。它能够快速实现为Python程序生成功能完善的图形界面。在本文中，我们采用PySide6库中的功能模块生成一个直观的界面，并向用户提供一个操作简便的交互界面系统。该系统能够帮助用户完成从图像或视频中进行目标检测的任务。
我们采用了QtDesigner工具来创建复杂的图形用户界面设计图，并通过调用PySide6的功能将预先绘制好的UI设计文件解析并生成对应的Python代码模块。在此过程中，在设计过程中涉及多种类型的UI组件元素：例如标签组件用于显示信息；按钮组件用于触发特定事件；文本框组件用于接收或显示文本内容；以及多选框组件用于允许多个选项的选择。

实验结果与分析

我们在实验结果与分析部分详细探讨了模型性能的关键指标。为了全面评估其表现能力，在研究模型性能方面采用了精确率与召回率等指标，并结合损失曲线及PR曲线上升趋势分析方法展开深入探究其应用价值。于训练阶段,基于前述安全帽背心数据集开展了一系列实验研究,其中主要采用YOLOv5算法对安全帽背心数据集进行建模与优化,经过总计300个epoch的迭代优化后,取得了令人满意的实验效果。在整个研究过程中,我们持续跟踪并记录了模型在不同阶段的表现特征,特别是在每一批次的数据处理上均进行了严格监控以确保系统的稳定性与可靠性,最终得出了相应的结论:随着迭代次数的增加,不仅能够有效降低计算复杂度还能提高分类效率,从而进一步提升了整体系统的运行效率以及预测准确性

该图表通过绘制针对验证集数据的PR曲线图展示了经过训练后的YOLOv5模型性能。观察结果表明该模型在召回率与精确率方面均表现出色。整体性能令人满意。

该图显示了本博文采用YOLOv5模型针对安全帽背心的数据集进行训练时所应用的Mosaic数据增强图像。

总结而言，在数据集上的表现为优异且稳定。

基于深度学习的目标识别系统有哪些？包括西红柿类物品（如西红柿）、动物类别（如猫狗）、小型动物（如山羊）、野生生物识别（如野生动植物）、垃圾处理设备（如烟头）、二维码扫描设备（如二维码识别）、 head protection 设备（如头盔）、交警警示装备（如交警标志牌）、野生动物监测设备（如野生动物观测）、野外烟雾监测装置（如野外烟雾报警）、人体动态行为分析器（如人体摔倒识别）、红外成像设备（如红外行人监测）、农业智能设备（如家禽猪养殖场监控）以及水果加工线应用（如苹果出入库管理），还有工程机械应用案例（如推土机作业记录），昆虫防治工具（蜜蜂采集信息），通讯设备功能扩展方案（电话及语音助手功能扩展），娱乐休闲装备开发项目建议书等信息，请您持续关注本人账号，并从我的视频内容中获取所需资源链接。

完整项目目录如下所示：