编号：A666
大小：202M
环境：Python3.9、OpenCV4.8.1、torch2.1.1
简介：钢材表面缺陷的检测对于保障产品质量、延长使用寿命以及防止潜在的安全风险至关重要。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过1800张图片，训练了一个进行钢材表面缺陷检测的目标检测模型，用于检测热轧钢带的六种典型表面缺陷:即轧制氧化皮，斑块，开裂，点蚀表面，内含物和划痕。并基于此模型开发了一款带UI界面的钢材表面缺陷检测系统，可用于实时检测钢材表面的6种缺陷，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。的意外事件，尤其对于老年人、儿童、孕妇以及患有某些疾病的人群来说，跌倒可能会导致严重的身体损伤甚至危及生命。因此，及时准确地检测跌倒事件，对于保护人们的生命安全，提供紧急救助，减少伤害程度至关重要。因此，跌倒检测在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高人们的生活质量和安全保障具有重要意义。
文件说明：

运行展示

run MainProgram.py
主界面

图片检测

视频检测

实时检测

运行train.py可以进行训练
将文件【datasets/SteelData/data.yaml】中train,val数据集的绝对路径改为自己项目数据集的绝对路径
train: E:\MyCVProgram\SteelDetection\datasets\SteelData\train
val: E:\MyCVProgram\SteelDetection\datasets\SteelData\val
然后运行train.py文件即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs/detect目录中。
其中runs/train是我已经训练好的结果文件，含模型与所有过程内容。
训练好的模型在runs/train/weights目录下，last.pt表示最后一轮结果的训练模型，best.pt表示训练中最好结果的训练模型。一般我们使用best.pt就行。

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