安全帽佩戴检测系统-yolov8

项目描述 安全帽佩戴检测系统
本项目为面向生产车间安全监管的安全帽佩戴检测系统，属于基于深度学习的目标检测应用。系统以 YOLOv8 为核心算法，对车间作业图像或监控画面中的人员和安全帽进行实时检测，自动判定是否存在未佩戴安全帽的违规行为并给出预警，可用于辅助施工现场、生产车间的安全管理工作。

项目功能
系统支持三种输入方式：单张图片检测、本地视频文件检测以及摄像头实时画面检测。检测结果以标注框形式直观呈现安全帽和人员的位置，并自动统计数量、给出检测结论：当画面中出现未佩戴安全帽的人员时触发违规预警，全员佩戴则提示安全状态正常。系统同时提供基于浏览器的 Web 操作界面，用户上传图片或调用摄像头拍照后一键检测即可查看结果，并附有使用说明页面，操作简便，无需命令行基础。

运行环境
系统运行于 Windows 操作系统，采用 Python 3.11 开发环境，依赖 PyTorch（当前为 CPU 版本）、Ultralytics YOLOv8 框架、OpenCV 图像处理库以及 Gradio Web 界面框架，通过 pip 安装 requirements.txt 即可完成部署。普通办公电脑即可流畅运行推理，配备 NVIDIA 显卡时可切换 CUDA 版本以加速训练。

项目技术
项目采用 SHWD 安全帽数据集（7581 张已标注图像，训练集 6064 张、验证集 1517 张），原始标注为 Pascal VOC 格式，通过自编脚本转换为 YOLO 格式并自动划分数据集。模型选用轻量级的 YOLOv8n，以 COCO 预训练权重为起点进行迁移学习，输入尺寸 416，共训练 30 轮，最终验证集 mAP50 达到 0.852（安全帽 0.870、人员 0.834），单帧推理约 20 毫秒。系统层使用 Gradio 构建 Web 界面，结合 OpenCV 实现摄像头采集与画面渲染，整体形成“数据处理—模型训练—检测推理—界面展示”的完整技术链路。

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行