1、项目介绍
技术栈：Python语言、YOLOv5模型、PySide6界面、注册登录、训练集测试集

研究背景：建筑工地高空坠物频发，未佩戴安全帽是重大伤亡主因之一。YOLOv5在保持高帧率的同时显著提升检测精度，配合PySide6轻量化界面，可在边缘设备完成“图片-视频-摄像头”三通道实时安全帽识别，为智慧工地提供低成本、高效率的安全监管方案。

研究意义：系统自带1214张已划分安全帽数据集并完成数据增强，开箱即用；支持置信度调节、结果导出与SQLite用户管理，适合作为“深度学习”“计算机视觉”课程实践与毕业设计模板，推动安全帽检测技术在教学与产业中的落地应用。

2、项目界面
（1）界面

（2）安全帽检测识别

（3）安全帽检测识别

（4）安全帽检测识别

（5）安全帽检测识别

（6）注册登录

3、项目说明

3、项目说明
基于YOLOv5的安全帽检测系统提供“图片-视频-摄像头”三种推理模式，集成PySide6跨平台界面，支持检测框标签、类别统计、置信度与IOU阈值动态调节、结果导出CSV与SQLite用户管理，形成从数据录入到结果可视化的完整闭环。数据集共1214张图像，按910/304比例划分为训练与验证集，所有图像统一缩放至640×640并应用随机水平翻转增强，显著提升模型对多尺度安全帽的识别能力。

系统后端采用PyTorch加载YOLOv5权重，前端使用PySide6 Model-View架构，检测线程与界面线程通过信号槽解耦，保障摄像头模式下30 FPS流畅体验。用户可在界面实时调节置信度阈值与NMS参数，检测结果支持一键导出CSV与画框图片，方便后续统计与报告撰写。注册登录模块采用SQLite轻量级数据库，支持多用户权限隔离，个人中心可查看历史检测记录、下载截图与PR曲线图，适合教学机房多人实验。

代码层面，项目提供完整训练、验证、预测脚本，集成自动混合精度（AMP）与早停策略，可自动保存最优权重；数据增强模块支持随机旋转、翻转、HSV扰动，提升模型泛化能力。系统全程本地运行，不依赖云端，既保护数据隐私，又降低部署成本；配套详细中文注释、环境配置教程与模型转换脚本，学生可在一小时内完成复现，显著降低毕业设计入门门槛。其轻量化结构与完整工具链为科研工作者提供Baseline，为建筑工地与工业厂区提供原型验证平台，推动安全帽检测技术在智慧工地、安全生产与健康管理中的持续普及与落地。

4、核心代码

5、源码获取方式

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