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网站门户怎么建设,厦门网红打卡景点,wordpress中国可以用吗,wordpress 设置七牛一、项目介绍 本文介绍了一个基于YOLOv11目标检测算法的骑手佩戴头盔智能检测系统。该系统旨在对道路交通场景中的摩托车骑手进行实时监测与识别#xff0c;核心功能是准确检测并区分三类目标#xff1a;佩戴头盔的骑手#xff08;helmet#xff09;、未佩戴头盔的骑手核心功能是准确检测并区分三类目标佩戴头盔的骑手helmet、未佩戴头盔的骑手motorcyclist以及摩托车车牌license_plate。该系统对于提升交通执法效率、促进骑手安全驾驶、降低交通事故伤亡率具有重要的实际应用价值。通过在一个精心构建的数据集上进行训练与验证模型实现了较高的检测精度与鲁棒性能够有效应对复杂道路环境下的检测挑战。目录一、项目介绍二、项目功能展示2.1 用户登录系统2.2 检测功能2.3 检测结果显示2.4 参数配置2.5 其他功能3. 技术特点4. 系统流程三、数据集介绍数据集配置文件四、项目环境配置创建虚拟环境安装所需要库五、模型训练训练代码训练结果六、核心代码登录注册验证 多重检测模式️ 沉浸式可视化⚙️ 参数配置系统✨ UI美学设计 智能工作流七、项目源码视频简介基于深度学习YOLOv11的骑手佩戴头盔检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv11的骑手佩戴头盔检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型二、项目功能展示✅ 用户登录注册支持密码检测和安全性验证。✅ 三种检测模式基于YOLOv11模型支持图片、视频和实时摄像头三种检测精准识别目标。✅ 双画面对比同屏显示原始画面与检测结果。✅ 数据可视化实时表格展示检测目标的类别、置信度及坐标。✅智能参数调节提供置信度滑块动态优化检测精度适应不同场景需求。✅科幻风交互界面深色主题搭配动态光效减少视觉疲劳提升操作体验。✅多线程高性能架构独立检测线程保障流畅运行实时状态提示响应迅速无卡顿。2.1 用户登录系统提供用户登录和注册功能用户名和密码验证账户信息本地存储(accounts.json)密码长度至少6位的安全要求2.2 检测功能图片检测支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式图片的火焰烟雾检测视频检测支持MP4/AVI/MOV格式视频的逐帧检测摄像头检测实时摄像头流检测(默认摄像头0)检测结果保存到results目录2.3 检测结果显示显示原始图像和检测结果图像检测结果表格展示包含检测到的类别置信度分数物体位置坐标(x,y)、2.4 参数配置模型选择置信度阈值调节(0-1.0)IoU(交并比)阈值调节(0-1.0)实时同步滑块和数值输入框2.5 其他功能检测结果保存功能视频检测时自动保存结果视频状态栏显示系统状态和最后更新时间无边框窗口设计可拖动和调整大小3. 技术特点采用多线程处理检测任务避免界面卡顿精美的UI设计具有科技感的视觉效果发光边框和按钮悬停和按下状态效果自定义滑块、表格和下拉框样式检测结果保存机制响应式布局适应不同窗口大小4. 系统流程用户登录/注册选择检测模式(图片/视频/摄像头)调整检测参数(可选)开始检测并查看结果可选择保存检测结果停止检测或切换其他模式三、数据集介绍本系统所使用的数据集是专门为“骑手头盔佩戴检测”任务而构建的定制化数据集旨在为模型提供高质量、多样化的学习样本。数据规模与划分训练集包含1,563张图像用于模型训练和学习三类目标头盔、车牌、骑手的特征。验证集包含140张图像用于在训练过程中调整超参数、监控模型性能并防止过拟合。测试集包含100张图像作为独立的、未见过的数据用于最终评估模型的泛化能力和准确率。数据集严格按照约8.7 : 1 : 1的比例进行划分确保了模型有充足的数据进行学习同时保留了足够的数据进行客观验证与测试。类别定义nc: 3数据集中共标注了3个类别其名称与含义如下helmet头盔指骑手正确佩戴在头上的安全头盔。license_plate车牌指摩托车的车辆号牌。motorcyclist骑手特指未佩戴头盔的摩托车驾驶员。这是一个关键定义将“骑手”类别明确为违规行为主体与“头盔”类别形成互斥便于系统直接判断违规情况。数据集配置文件数据集采用标准化YOLO格式组织train: F:\骑手佩戴头盔检测数据集\train\images val: F:\骑手佩戴头盔检测数据集\valid\images test: F:\骑手佩戴头盔检测数据集\test\images nc: 3 names: [helmet, license_plate, motorcyclist]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 yolov11 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov11安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudio安装所需要库pip install -r requirements.txtpycharm中配置anaconda五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLO model_path yolo11s.pt data_path data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs100, batch8, device0, workers0, projectruns, nameexp, )根据实际情况更换模型 # yolov11n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 # yolov11s.yaml (small)小模型适合实时任务。 # yolov11m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 # yolov11b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 # yolov11l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 8每批次8张图像。--epochs 100训练100轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov11s.pt初始化模型权重yolov11s.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 YOLO from UiMain import UiMainWindow import time import os from PyQt5.QtWidgets import QDialog from LoginWindow import LoginWindow 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 YOLO(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...)登录注册验证对应文件LoginWindow.py# 账户验证核心逻辑 def handle_login(self): username self.username_input.text().strip() password self.password_input.text().strip() if not username or not password: QMessageBox.warning(self, 警告, 用户名和密码不能为空) return if username in self.accounts and self.accounts[username] password: self.accept() # 验证通过 else: QMessageBox.warning(self, 错误, 用户名或密码错误) # 密码强度检查注册时 def handle_register(self): if len(password) 6: # 密码长度≥6位 QMessageBox.warning(self, 警告, 密码长度至少为6位)多重检测模式对应文件main.py图片检测def detect_image(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.start() # 启动检测线程视频检测def detect_video(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.video_writer cv2.VideoWriter() # 初始化视频写入器 self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)实时摄像头def detect_camera(self): self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) # 摄像头设备号0 self.detection_thread.start()️沉浸式可视化对应文件UiMain.py双画面显示def display_image(self, label, image): q_img QImage(image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) pixmap QPixmap.fromImage(q_img) label.setPixmap(pixmap.scaled(label.size(), Qt.KeepAspectRatio)) # 自适应缩放结果表格def add_detection_result(self, class_name, confidence, x, y): self.results_table.insertRow(row) items [ QTableWidgetItem(class_name), # 类别列 QTableWidgetItem(f{confidence:.2f}), # 置信度 QTableWidgetItem(f{x:.1f}), # X坐标 QTableWidgetItem(f{y:.1f}) # Y坐标 ]⚙️参数配置系统对应文件UiMain.py双阈值联动控制# 置信度阈值同步 def update_confidence(self, value): confidence value / 100.0 self.confidence_spinbox.setValue(confidence) # 滑块→数值框 self.confidence_label.setText(f置信度阈值: {confidence:.2f}) # IoU阈值同步 def update_iou(self, value): iou value / 100.0 self.iou_spinbox.setValue(iou)✨UI美学设计对应文件UiMain.py科幻风格按钮def create_button(self, text, color): return f QPushButton {{ border: 1px solid {color}; color: {color}; border-radius: 6px; }} QPushButton:hover {{ background-color: {self.lighten_color(color, 10)}; box-shadow: 0 0 10px {color}; # 悬停发光效果 }} 动态状态栏def update_status(self, message): self.status_bar.showMessage( f状态: {message} | 最后更新: {time.strftime(%H:%M:%S)} # 实时时间戳 )智能工作流对应文件main.py线程管理class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 信号量通信 def run(self): while self.running: # 多线程检测循环 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) self.frame_received.emit(original_frame, result_frame, detections)七、项目源码视频简介基于深度学习YOLOv11的骑手佩戴头盔检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv11的骑手佩戴头盔检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型