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在工地#xff0c;制造工厂#xff0c;发电厂等地方#xff0c;施工人佩戴安全帽能有效降低事故发生概率#xff0c;在工业制造、发电等领域需要进行施工人员安全帽监测。目前大多数的 YOLO 模型还拘泥于公司、企业开发生产的具体产品中#xff0c;大多数无编程基础… 摘要
在工地制造工厂发电厂等地方施工人佩戴安全帽能有效降低事故发生概率在工业制造、发电等领域需要进行施工人员安全帽监测。目前大多数的 YOLO 模型还拘泥于公司、企业开发生产的具体产品中大多数无编程基础的人们并不能直接使用深度学习模型如施工监测采用的方案大多是人工巡逻监控和査看监控视频这类方式往往会出现人力资源消耗大管理成本高效率低漏检和误检概率相对较高的问题。在手机、电脑人手一台的时代方便快捷的网页无疑是最好的选择它不占用任何内存随用随开。Gradio 调用简单、接口丰富可以直观呈现深度学习模型而 Hugging Face 能够提供计算资源实现永久托管。基于此本文基于 Gradio 设计了一个 Web 端的安全帽佩戴识别检测系统用户只需要上传图像就可以得到自己的预测结果可支持图片检测、视频实时检测、摄像头实时检测。因此搭建基于YOLOv8 Web 目标识别算法的无人监管检测系统来实时监测现场施工人员是否佩戴安全帽具有工程价值和实用意义。 目录 摘要一、YOLOv8原始版本代码下载1.YOLOv8模型结构图2.目标检测通用模型训练教程 二、Web界面设计与实现1.界面设计1.界面实现 三、代码实现细节总结 一、YOLOv8原始版本代码下载
官网的源码下载地址 YOLOv8官网代码
官网打不开的话从我的网盘下载就行网盘下载地址: YOLOv8原始版本源码下载提取码: rpe7
注意注意注意如果在我之前的文章下载过 YOLOv8 源码不用重新下载了没有特殊说明都是用同一个版本的源码
1.YOLOv8模型结构图
根据 yolov8n.yaml 画出 yolo 整体结构图如下图所示
2.目标检测通用模型训练教程
模型训练链接: 手把书教你使用YOLOv8训练自己的数据集(附YOLOv8模型结构图) 二、Web界面设计与实现
1.界面设计
本文旨在设计一个结构简洁、直观明了、服务于社区应用和个人用户的系统。此系统主要由前端界面和后台模块两部分组成。用户通过前端界面提交待预测图像、视频、摄像头、后台模块做出分类判断再反馈给用户预测结果。系统整体框架设计图如下所示 1.界面实现
用户访问网页链接即可进入到我们的安全帽佩戴识别检测系统界面如下所示 运行结果如下
基于 Gradio 构建的安全帽佩戴识别检测系统给出了前端交互界面和后台模块的整体架构图并加以实现最后进行了系统的演示界面简洁、操作简单、交互友好适合日常和社区基层级别用户的应用。
三、代码实现细节
1gradio 调试模型
为了方便 debug需要设置 gr.Blocks() 等于 demo这个是 grdaio 框架目前写死的方式不知道以后会不会有其他方式更方便调试意思就是我们在该文件修改了代码后端会数据实时更新到前端不用重新在运行一次代码进入调试模式在控制台输入 gradio 文件名 就行如我的代码都写在 WebUI.py 文件那么运行命令就是gradio WebUI.py
with gr.Blocks() as demo:该方法体这里可以定义一些前端组件也可以自定义 CSS 样式具体可以参考官网来选择不同组件如按钮、文本框、图片显示组件等。if __name__ __main__:demo.launch()2自定义CSS
.custom-upload 是上传文件按钮的类名的元素.gradio-container 是背景的类名的元素.lg.secondary 是按钮的类名的元素.lg.secondary:hover 是鼠标放到按钮处改变样式的类名的元素
css style.custom-upload {width: 300px;height: 175px;display: flex;justify-content: center;align-items: center;border: 2px dashed #ccc;border-radius: 5px;padding: 10px;margin-top: 10px;font-size: 16px;color: #555;}.gradio-container{background: linear-gradient(200deg,#e3c5eb,#a9c1ed);}.lg.secondary{background: #b0d4f1; /* 浅蓝色背景 */t}.lg.secondary:hover {background: #91c2eb; }/* 文件上传样式.block.custom-upload.svelte-12cmxck{background: #b0d4f1;}*/footer.svelte-1rjryqp {display: none !important;} /stylegr.HTML(css)gr.HTML(h1 styletext-align: center基于深度学习的佩戴安全帽检测系统/h1)gr.Markdown(valuehr)
把 css 定义的样式传入 gr.HTML 就可以生效了
3模型预测核心代码
模型预测核心代码首先读取训练好的模型使用 model.predict 方法进行图片、视频、摄像头的预测calculate_category_counts 方法是统计结果的之后返回结果界面直接调用输出界面就可以展示了这个相对比较简单 model YOLO(modelfpt/{model_id})img cv2.imread(video_file.name)results model.predict(sourceimg, imgsz640, confconf_threshold,iouiou_threshold)category_info calculate_category_counts(results, model.names)annotated_img results[0].plot()annotated_img_rgb cv2.cvtColor(annotated_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)return annotated_img_rgb,category_info总结
请在我提供的 YOLOv8 代码修改把环境配置好数据集处理好训练基本能成功创作不易请帮忙点一个爱心谢谢观看
