企业官网建设流程全解析

html5 网站开发工具,wordpress搜索结果页,extjs做的网站,网站建设规划论文一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套护目镜佩戴识别检测系统#xff0c;旨在自动检测工作人员是否正确佩戴护目镜这一重要的个人防护装备。系统通过对实时视频流或静态图像的智能分析#xff0c;能够准确识别佩戴护目镜(Goggles)和旨在自动检测工作人员是否正确佩戴护目镜这一重要的个人防护装备。系统通过对实时视频流或静态图像的智能分析能够准确识别佩戴护目镜(Goggles)和未佩戴护目镜(NO-Goggles)两种状态为工业安全、实验室管理、医疗防护等场景提供自动化监控解决方案。项目采用包含15,083张图像的数据集进行训练和评估其中训练集13,200张验证集1,256张测试集627张确保模型具有较高的识别准确率和泛化能力。该系统可集成到现有监控系统中实现24/7不间断的安全监测有效降低因未佩戴护目镜而导致的职业伤害风险。项目意义护目镜作为个人防护装备(PPE)的重要组成部分在工业生产、化学实验、医疗操作等众多高危环境中发挥着保护工作人员眼睛安全的关键作用。传统的人工检查方式存在效率低、成本高、易遗漏等问题而基于YOLOv10的自动识别系统则能有效解决这些痛点提升安全管理效率系统可实时监控大面积工作区域自动识别违规行为显著减少人工巡检需求。降低职业伤害风险通过即时警报机制可在事故发生前提醒工作人员正确佩戴护目镜预防潜在的眼部伤害。数字化合规记录系统自动生成检测日志和违规记录为企业安全管理提供数据支持便于事后分析和责任追溯。适应复杂场景基于深度学习的方法能够适应不同光照条件、护目镜款式和人员姿态比传统规则算法更具鲁棒性。经济效益显著预防性安全措施可大幅减少因工伤导致的生产停顿和赔偿支出长远来看具有显著的投资回报率。目录一、项目介绍摘要项目意义二、项目功能展示系统功能图片检测视频检测摄像头实时检测三、数据集介绍数据集概述数据集特点数据集配置文件数据集制作流程四、项目环境配置创建虚拟环境pycharm中配置anaconda安装所需要库五、模型训练训练代码训练结果六、核心代码七、项目源码视频下方简介内基于深度学习YOLOv10的护目镜佩戴识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv10的护目镜佩戴识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型二、项目功能展示系统功能✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅参数实时调节置信度和IoU阈值图片检测该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后YOLO模型会实时分析图像识别出其中的目标并在图像中框出检测到的目标输出带有目标框的图像。视频检测视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示适用于视频监控和分析等场景。摄像头实时检测该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用提供即时反馈。核心特点高精度基于YOLO模型提供精确的目标检测能力适用于不同类型的图像和视频。实时性特别优化的算法使得实时目标检测成为可能无论是在视频还是摄像头实时检测中响应速度都非常快。批量处理支持高效的批量图像和视频处理适合大规模数据分析。三、数据集介绍数据集概述本项目构建了一个专门针对护目镜佩戴检测的大规模图像数据集总样本量达15,083张涵盖多种工业场景、实验室环境和医疗场所。数据集经过专业标注和严格质量控制确保模型训练的有效性。数据分布如下训练集13,200张图像用于模型参数学习和特征提取验证集1,256张图像用于训练过程中模型性能评估和超参数调优测试集627张图像用于最终模型性能的客观评价数据集类别设置为二元分类Goggles正确佩戴各类护目镜的人员图像NO-Goggles未佩戴任何眼部防护装备的人员图像数据集特点场景多样性包含工厂车间、化学实验室、建筑工地、医疗场所等多种实际工作环境。人员多样性涵盖不同性别、年龄、种族的工作人员以及各种发型、是否戴眼镜等情况。护目镜多样性包含透明护目镜、防雾护目镜、防溅护目镜、焊接护目镜等多种类型。视角丰富性包含正面、侧面、俯视、仰视等多种拍摄角度增强模型鲁棒性。光照条件变化涵盖正常光照、强光、弱光、逆光等不同照明情况。遮挡情况部分样本包含护目镜被头发、帽子或其他物体部分遮挡的情况。数据集配置文件数据集采用YOLO格式train: F:\护目镜佩戴识别检测数据集\train\images val: F:\护目镜佩戴识别检测数据集\valid\images test: F:\护目镜佩戴识别检测数据集\test\images nc: 2 names: [Goggles, NO-Goggles]数据集制作流程数据采集实际工业场景拍摄公开安全监控视频抽帧网络公开PPE数据集筛选数据增强技术生成数据清洗去除模糊、过度曝光或严重遮挡的无效图像平衡不同场景和光照条件的样本分布检查并删除重复或相似度过高的样本数据标注使用LabelImg工具进行人工标注标注规范紧密包围护目镜或眼睛区域的矩形框标注质量检查三级审核制度确保标注准确性数据增强几何变换随机旋转(±15°)、缩放(0.8-1.2x)、平移(±10%)色彩调整亮度(±30%)、对比度(±20%)、饱和度(±20%)噪声注入高斯噪声、椒盐噪声模拟遮挡随机添加矩形遮挡块数据集划分按约8:1:1比例随机分割为训练集、验证集和测试集确保各子集在场景、光照、护目镜类型等方面分布均衡避免同一人员的不同图像出现在不同子集中格式转换统一转换为YOLO格式的txt标注文件生成对应的索引文件验证标注文件与图像的对应关系四、项目环境配置创建虚拟环境首先新建一个Anaconda环境每个项目用不同的环境这样项目中所用的依赖包互不干扰。终端输入conda create -n yolov10 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov10安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudiopycharm中配置anaconda安装所需要库pip install -r requirements.txt五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLOv10 model_path yolov10s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLOv10(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根据实际情况更换模型 yolov10n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)小模型适合实时任务。 yolov10m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 yolov10b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 yolov10l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 64每批次64张图像。--epochs 500训练500轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov10s.pt初始化模型权重yolov10s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。训练结果六、核心代码import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始帧, 检测帧, 检测结果 finished_signal pyqtSignal() # 线程完成信号 def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 视频或摄像头 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始帧 original_frame frame.copy() # 检测 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 发送信号 self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制帧率 time.sleep(0.03) # 约30fps cap.release() else: # 图片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次检测结果 # 连接按钮信号 self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLOv10(f{model_name}.pt) # 自动下载或加载本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加载成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 错误, f模型加载失败: {str(e)}) self.update_status(模型加载失败) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化视频写入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 创建保存路径 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 创建检测线程 (默认使用摄像头0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在从摄像头检测...) def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.update_status(检测已停止) def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始图像和结果图像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存当前结果帧用于后续保存 self.last_detection_result result_frame # 新增保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.update_status(视频检测完成结果已保存) elif self.is_camera_running: self.update_status(摄像头检测已停止) else: self.update_status(图片检测完成) def save_result(self): if not hasattr(self, last_detection_result) or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, 警告, 没有可保存的检测结果) return save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存当前帧为图片 save_path os.path.join(save_dir, fsnapshot_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f截图已保存: {save_path}) else: # 保存图片检测结果 save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f检测结果已保存: {save_path}) def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ __main__: app QApplication(sys.argv) # 设置应用程序样式 app.setStyle(Fusion) # 创建并显示主窗口 window MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())七、项目源码视频下方简介内完整全部资源文件包括测试图片、视频py文件训练数据集、训练代码、界面代码等这里已打包上传至博主的面包多平台见可参考博客与视频已将所有涉及的文件同时打包到里面点击即可运行完整文件截图如下基于深度学习YOLOv10的护目镜佩戴识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv10的护目镜佩戴识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型