【结业设计】基于卷积神经网络的安全头盔检测 人工智能 深度学习 Python 目 ...

 一、背景意义

       随着城市化进程的加速，修建和交通等行业的安全题目日益受到重视。安全头盔作为掩护工人和骑行者的重要装备，在降低头部伤害风险、防备事故方面发挥着至关重要的作用。然而，在实际工作和骑行场景中，许多人可能未佩戴头盔或佩戴不当，导致安全隐患增长。因此，开辟一个能够自动检测安全头盔佩戴情况的体系，显得尤为重要。通过深度学习技术，体系可以实时辨认和监测不同颜色的安全头盔佩戴情况，及时发出警示，促进佩戴安全头盔的精良风俗，从而减少事故发生率。
二、数据集

2.1数据采集

数据采集是构建安全头盔检测分类数据集的第一步，主要包罗以下几个方面：

• 确定数据泉源：选择合适的图像泉源，如公共图像库、监控视频、现场拍摄的照片以及社交媒体，以确保样本的多样性和代表性。
  
• 收集图像：获取大量包含不同安全头盔佩戴情况的图像，确保涵盖所有分类：蓝色头盔、白色头盔、黄色头盔和未佩戴安全头盔。
  
• 保证多样性：在采集过程中，注意不同环境（如修建工地、交通门路等）、光照条件和拍摄角度的变化，以增强数据集的适用性，确保能够覆盖各种实际场景。
  

数据洗濯是确保数据质量的重要环节，主要步调包罗：

• 去除重复数据：查抄数据集中是否存在重复或高度相似的图像，并剔除这些冗余样本，以避免对模型训练造成干扰。
  
• 筛选质量不佳的图像：剔除模糊、曝光太过或不足、以及不符合分类标准的图像，确保剩余图像的清晰度和可用性。
  
• 分类整理：对收集到的图像举行初步整理，确保数据集中只包含预界说的种别，以便于后续的标注和处置惩罚。
  

2.2数据标注

       收集的数据通常是未经处置惩罚的原始数据，必要举行标注以便模型训练。数据标注的方式取决于使命的类型：

• 分类使命：为每个数据样天职配种别标签。
  
• 目的检测：标注图像中的每个目的，通常利用边界框。
  
• 语义分割：为每个像素分配一个种别标签。
  

       在利用LabelImg标注安全头盔检测数据集的过程中，标注者必要仔细审阅每张图像，以判定骑行或作业职员的头盔佩戴情况，使命复杂且工作量大。数据集包含蓝色头盔、白色头盔、黄色头盔和未佩戴安全头盔四个分类，标注者需为每个对象绘制精确的边界框，并确保分类的正确性。尤其在多个对象同时出现时，正确辨认和标注的难度增长。标注完成后，还需举行复核以确保一致性和正确性，整个过程要求高度专注和细致，最终为安全头盔检测模型的训练提供了可靠的数据支持。

 包含5684张图片，数据集中包含以下几种种别：

• 蓝色头盔：指佩戴蓝色安全头盔的职员。
  
• 白色头盔：指佩戴白色安全头盔的职员。
  
• 黄色头盔：指佩戴黄色安全头盔的职员。
  
• 未佩戴安全头盔：指未佩戴安全头盔的职员。
  

2.3数据预处置惩罚

       数据预处置惩罚是为模型训练准备数据的关键步调，主要包罗以下内容：

• 图像格式转换：将收集到的图像转换为同一的格式（如JPEG或PNG），并调整为相同的尺寸，以便于模型输入。
  
• 数据增强：通过旋转、缩放、翻转、裁剪等方式对图像举行数据增强，以增长样本数量，进步模型的鲁棒性和泛化本领。
  
• 归一化处置惩罚：对图像像素值举行归一化处置惩罚，将其缩放到0到1之间，以加速模型训练过程，确保训练过程的稳定性。
  
• 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保每个集的样本能够代表团体数据分布，便于后续模型训练和评估。
  

       在利用深度学习举行训练使命时，通常必要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这种划分是为了评估模型的性能并确保模型的泛化本领。数据集划分为训练集、验证集和测试集的比例。常见的比例为 70% 训练集、20% 验证集和 10% 测试集，也就是7:2:1。数据集已经按照标准比例举行划分。 
标注格式:

• VOC格式 (XML)
  
• YOLO格式 (TXT)
  

1. yolo_dataset/
2. │
3. ├── train/
4. │   ├── images/
5. │   │   ├── image1.jpg
6. │   │   ├── image2.jpg
7. │   │   ├── ...
8. │   │
9. │   └── labels/
10. │       ├── image1.txt
11. │       ├── image2.txt
12. │       ├── ...
13. │
14. └── test...
15. └── valid...
17. voc_dataset/
18. │
19. ├── train/
20. │   ├───├
21. │   │   ├── image1.xml
22. │   │   ├── image2.xml
23. │   │   ├── ...
24. │   │
25. │   └───├
26. │       ├── image1.jpg
27. │       ├── image2.jpg
28. │       ├── ...
29. │
30. └── test...
31. └── valid...

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三、模型训练

3.1理论技术

      为了提取更强的深度特征，设计深度非常深的神经网络成为一种趋势。然而，随着网络深度的增长，目的检测模型的检测速度往往受到影响。为了办理这一题目，轻量级网络应运而生，取得了显著的结果。经典的目的检测模型通常接纳这些轻量级网络作为主干网络，以减少网络参数，从而提拔模型的运行效率，使其能够在便携式装备上顺遂应用。SqueezeNet作为一种轻量级网络，通过引入火焰模块（Fire Module）和深度可分离卷积等技术，在保持较高正确率的同时，显著降低了模型的大小和计算复杂度。这种轻量化设计不仅进步了目的检测的速度，还为在资源受限的环境中摆设深度学习模型提供了可能。

      ShuffleNet是一种轻量级网络架构，旨在实现高模型精度的同时，顺应计算资源有限的环境。其核心创新在于接纳了分组卷积和通道混洗两种操作。传统卷积方法通常利用单一尺寸的卷积核对所有输入特征图举行特征提取，这种麋集毗连方式在卷积核尺寸较大时会显著增长计算量。而分组卷积通过将输入特征图分为多个组，分别应用不同尺寸的卷积核举行卷积，从而实现希罕毗连，这种方法不仅有用降低了计算复杂度，还减少了内存占用。此外，通道混洗操作则在各个分组之间重新分列通道，确保信息在不同组之间的交互和共享，从而提拔特征的表达本领。通过这种设计，ShuffleNet能够在保持较高正确率的同时，显著降低模型的参数量和计算需求，使其适合在移动装备和边缘计算环境中应用，推动了深度学习在资源受限场景中的发展。

      ShuffleNet的底子模块是stage，该模块在深度可分离卷积的底子上，通太过组卷积和通道混洗技术举行改进。具体而言，stage模块起首将传统的麋集1×1卷积更换为希罕的1×1分组卷积，并在第一个分组卷积之后加入通道混洗操作。这种改进使得网络能够有用减少参数量，同时通过通道混洗技术未来自不同通道的特征信息举行组合，从而提取更加丰富的特征，进步模型的正确度。在残差结构方面，当步长为1时，输出和输入的特征图大小一致，可以直接相加；而当步长为2时，输出和输入大小不一致，无法直接相加，因此在残差结构的短路毗连中引入3×3的均匀池化，以得到与输出特征图相同大小的特征图，然后举行拼接。
      ShuffleNet的团体网络结构起首在浅层利用传统卷积和最大池化来提取浅层特征，随后将这些特征传入三个stage模块以提取更深条理的特征。接着，特征图经过传统卷积和全局池化处置惩罚，得到网络的全局特征图，末了通过全毗连网络完成图像分类使命。通过这种设计，ShuffleNet不仅在保持较高正确率的同时有用降低了模型的计算复杂度，使其更适合在资源受限的环境中应用。

3.2模型训练

      在安全头盔检测分类体系的数据集划分和准备完成后，接下来的步调包罗环境配置、模型训练、模型评估和推理。起首，必要确保所有必要的工具和库已正确安装。创建一个虚拟环境来隔离项目依靠，并安装深度学习框架以及YOLO干系的库。

1. # 创建并激活虚拟环境
2. python -m venv yolov5_env
3. source yolov5_env/bin/activate  # Linux/Mac
4. # yolov5_env\Scripts\activate  # Windows
6. # 安装必要的库
7. pip install torch torchvision
8. pip install opencv-python
9. pip install matplotlib
10. pip install pandas
11. pip install tqdm
13. # 创建数据集配置文件
14. echo "train: ./train/images" > data.yaml
15. echo "val: ./val/images" >> data.yaml
16. echo "nc: 4" >> data.yaml  # 类别数量
17. echo "names: ['蓝色头盔', '白色头盔', '黄色头盔', '未佩戴安全头盔']" >> data.yaml

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      完成环境配置后，就可以举行模型训练。此步调涉及调用YOLO的训练函数，指定数据集配置文件、输入图像的大小以及其他超参数。模型将在数小时到数天内学习安全头盔的特征，并在训练完成后生存模型以供后续推理利用。在训练过程中，可以监控损失函数和精度指标，以确保模型的学习结果。

1. import torch
2. from yolov5 import train
4. # 设置训练参数
5. train.run(
6.     data='data.yaml',  # 数据集配置文件路径
7.     imgsz=640,         # 输入图像大小
8.     batch=16,          # 每批次图像数量
9.     epochs=100,        # 训练轮数
10.     weights='yolov5s.pt',  # 预训练模型路径
11.     workers=4          # 数据加载线程数
12. )
14. # 训练完成后，输出模型保存路径
15. print("训练完成，模型保存于 runs/train/exp/weights/best.pt")

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      训练完成后，下一步是举行模型评估，以验证其在验证集上的表现。此过程可以通过调用YOLO的评估函数，计算模型在验证集上的均匀精度（mAP）等指标。评估过程中，模型将对验证集中的图像举行推理，并生成检测结果，以帮助分析模型的正确性和鲁棒性。确保在评估过程中利用与训练相同的图像大小和其他超参数。

1. from yolov5 import val
3. # 设置评估参数
4. val.run(
5.     data='data.yaml',  # 数据集配置文件路径
6.     weights='runs/train/exp/weights/best.pt',  # 训练好的模型路径
7.     imgsz=640,         # 输入图像大小
8.     conf_thres=0.25,   # 置信度阈值
9.     iou_thres=0.45     # IOU阈值
10. )
12. # 输出评估结果
13. print("评估完成，查看结果在 runs/val/exp/")

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      末了，举行模型推理，以检测新图像中的安全头盔佩戴情况。利用训练好的YOLO模型对待检测图像举行推理，模型将返回检测结果，包罗每个对象的边界框和分类。通过这一过程，可以实时评估安全头盔的佩戴情况，并通过可视化结果展示辨认结果。
四、总结

      安全头盔检测分类体系利用深度学习技术，旨在自动辨认安全头盔佩戴情况，提拔工作场合的安全管理。数据集包含四个主要分类：蓝色头盔（佩戴蓝色安全头盔的职员）、白色头盔（佩戴白色安全头盔的职员）、黄色头盔（佩戴黄色安全头盔的职员）和未佩戴安全头盔（未佩戴安全头盔的职员）。在项目实行过程中，起首辈行数据集的划分和准备，然后配置环境并安装必要的深度学习库。通过利用YOLO模型举行训练，体系能够高效学习不同颜色安全头盔的特征，并在验证集上评估性能。最终，训练好的模型可用于实时推理，自动检测安全头盔的佩戴情况。该体系不仅进步了安全管理的有用性，还为减少事故提供了重要保障，推动了智能安全管理的发展。

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