编号：A538
大小：84M
环境：Python3.10、OpenCV、torch、PyCharm
简介：因为网上能找到的数据集基本上都是只有安全帽识别或者只有反光衣识别的，于是自己标注了一个同时有安全帽、反光衣、人、锥桶（不想要锥桶的可以删掉）的数据集。能够同时实现安全帽、反光衣、锥桶、人体的识别，适用于工地安全识别代替人防，降低安全风险。有个图形界面，可以选择实现图片检测，视频检测，摄像头实时检测三种方式，也可以使用自己的数据集训练yolo模型。
数据类别：hat（安全帽）、person（人体）、reflect（反光衣）、fanghu（锥桶）
数据集大小：537张
标注格式：yolo txt格式
目录
-images
-labels（标注好的yolo txt格式）
类别
数据集包含4个类别
-安全帽（hat）
-反光衣（reflect）
-人（person）
-防护锥桶（fanghu）
可以同时识别安全帽、反光衣和人；利用YOLOv5训练后的准确率达到95以上。
准确率和召回率：

训练过程：

运行展示

图片识别

视频识别

实时识别

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频