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《博主简介》

小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。
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《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
1.【人脸识别与管理系统开发】	2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】
3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【高密度人脸智能检测与统计系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

基本功能演示

摘要：非机动车驾驶员头盔检测系统通过先进的视觉识别技术加强了道路安全管理，降低了头部受伤的风险，从而有效减少了交通事故的发生。它可以被广泛应用于城市交通监控、执法、安全教育、事故分析和保险评估等多个领域，发挥着重要的社会安全功能。本文基于YOLO11深度学习框架，通过764张非机动车驾驶员头盔佩戴情况的相关图片，分别训练了可进行非机动车驾驶员头盔目标检测的模型,可以检测是否佩戴头盔两种状态。最终基于训练好的模型制作了一款带UI界面的非机动车驾驶员头盔检测系统，更便于进行功能的展示。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。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

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研究背景

非机动车驾驶员头盔检测系统在提升道路交通安全中起着至关重要的作用。通过利用YOLO11深度学习框架，该系统能够及时准确地判断非机动车驾驶或乘坐人员是否佩戴头盔，从而有助于预防交通事故的发生，保护驾驶员及乘客的生命安全，并且促使驾驶员养成佩戴头盔的良好习惯。

其主要应用场景包括：
交通监控：在城市道路和交通节点，监控摩托车、电动车等非机动车驾驶者是否佩戴头盔。
交通执法：辅助交通警察进行执法，自动识别违规不佩戴头盔的行为并进行取证。
安全宣传：在安全教育和宣传中，利用该系统的数据进行分析，提高公众安全意识。
事故分析：在交通事故调查中，验证事故发生时当事人是否佩戴头盔，作为判断责任的依据之一。
企业安全管理：在具有非机动车运营的企业内，确保员工遵守安全规范，违规者自动记录并提醒。
社区管理：在住宅区等社区的道路上监控，提高居民安全。
校园安全：在校园及其周边道路上使用，保护学生骑车安全。

总结来说，非机动车驾驶员头盔检测系统通过先进的视觉识别技术加强了道路安全管理，降低了头部受伤的风险，从而有效减少了交通事故的发生。它可以被广泛应用于城市交通监控、执法、安全教育、事故分析和保险评估等多个领域，发挥着重要的社会安全功能。随着城市化进程的加快，这一系统的应用将为非机动车交通安全提供重要保障。

主要工作内容

本文的主要内容包括以下几个方面：

1. 搜集与整理数据集：搜集整理实际场景中非机动车驾驶员头盔佩戴的相关数据图片，并进行相应的数据处理，为模型训练提供训练数据集；
2. 训练模型：基于整理的数据集，根据最前沿的YOLO11目标检测技术训练目标检测模型，实现对需要检测的对象进行实时检测功能；
3. 可视化系统制作：，基于训练出的目标检测模型，搭配Pyqt5制作的UI界面，用python开发了一款界面简洁的水果质量好坏智能检测系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。

软件初始界面如下图所示：

检测结果界面如下：

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可用于实际场景中非机动车驾驶员头盔检测，分为两个检测类别：['戴头盔', '未戴头盔'];
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
4. 支持图片或者视频的检测结果保存；
5. 支持将图片的检测结果保存为csv文件;

界面参数设置说明

置信度阈值：也就是目标检测时的conf参数，只有检测出的目标置信度大于该值，结果才会显示；
交并比阈值：也就是目标检测时的iou参数，只有目标检测框的交并比大于该值，结果才会显示；

检测结果说明

显示标签名称与置信度：表示是否在检测图片上标签名称与置信度，显示默认勾选，如果不勾选则不会在检测图片上显示标签名称与置信度；
总目标数：表示画面中检测出的目标数目；
目标选择：可选择单个目标进行位置信息、置信度查看。
目标位置：表示所选择目标的检测框，左上角与右下角的坐标位置。默认显示的是置信度最大的一个目标信息；

主要功能说明

功能视频演示见文章开头，以下是简要的操作描述。

（1）图片检测说明

点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，或者点击打开文件夹按钮，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：
点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下,同时会将图片检测信息保存csv文件。
注：1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置，可用下拉框进行目标切换。所有检测结果均在左下方表格中显示。

（2）视频检测说明

点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

（3）摄像头检测说明

点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头。

（4）保存图片与视频检测说明

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存，对于图片图片检测还会保存检测结果为csv文件,方便进行查看与后续使用。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
【注：暂不支持视频文件的检测结果保存为csv文件格式。】

保存的检测结果文件如下：

图片文件保存的csv文件内容如下，包括图片路径、目标在图片中的编号、目标类别、置信度、目标坐标位置。
注：其中坐标位置是代表检测框的左上角与右下角两个点的x、y坐标。

二、YOLO11简介

YOLO11源码地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

YOLO11创新点如下:

YOLO 11主要改进包括：
增强的特征提取：YOLO 11采用了改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取功能，以实现更精确的目标检测。
优化的效率和速度：优化的架构设计和优化的训练管道提供更快的处理速度，同时保持准确性和性能之间的平衡。
更高的精度，更少的参数：YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度（mAP），参数比YOLOv8m少22%，使其在不影响精度的情况下提高了计算效率。
跨环境的适应性：YOLO 11可以部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。
广泛的支持任务：YOLO 11支持各种计算机视觉任务，如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和面向对象检测（OBB）。

YOLO11不同模型尺寸信息：

YOLO11 提供5种不同的型号规模模型，以满足不同的应用需求：

Model	size (pixels)	mAPval 50-95	Speed CPU ONNX (ms)	Speed T4 TensorRT10 (ms)	params (M)	FLOPs (B)
YOLO11n	640	39.5	56.1 ± 0.8	1.5 ± 0.0	2.6	6.5
YOLO11s	640	47.0	90.0 ± 1.2	2.5 ± 0.0	9.4	21.5
YOLO11m	640	51.5	183.2 ± 2.0	4.7 ± 0.1	20.1	68.0
YOLO11l	640	53.4	238.6 ± 1.4	6.2 ± 0.1	25.3	86.9
YOLO11x	640	54.7	462.8 ± 6.7	11.3 ± 0.2	56.9	194.9

二、模型训练、评估与推理

1. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于实际场景中非机动车驾驶人员的相关图片，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分两个检测类别，分别是'戴头盔', '未戴头盔'。

最终数据集一共包含764张图片，其中训练集包含611张图片，验证集包含153张图片。
部分图像及标注如下图所示：

数据集各类别数目分布如下：

2.模型训练

准备好数据集后，将图片数据以如下格式放置在项目目录中。在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。

同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：

train: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\BikeHelmetDetection_v11\datasets\Data\train
val: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\BikeHelmetDetection_v11\datasets\Data\valnc: 2
names: ['With Helmet', 'Without Helmet']

注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')# 模型配置文件
model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml"
#数据集配置文件
data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'
#预训练模型
pre_model_name = 'yolo11n.pt'if __name__ == '__main__':#加载预训练模型model = YOLO(model_yaml_path).load(pre_model_name)#训练模型results = model.train(data=data_yaml_path,epochs=150,      # 训练轮数batch=4,         # batch大小name='train_v11', # 保存结果的文件夹名称optimizer='SGD') # 优化器

模型常用训练超参数参数说明：
YOLOv11 模型的训练设置包括训练过程中使用的各种超参数和配置。这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外，优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。
以下是一些常用的模型训练参数和说明：

参数名	默认值	说明
model	None	指定用于训练的模型文件。接受指向 .pt 预训练模型或 .yaml 配置文件。对于定义模型结构或初始化权重至关重要。
data	None	数据集配置文件的路径（例如 coco8.yaml).该文件包含特定于数据集的参数，包括训练数据和验证数据的路径、类名和类数。
epochs	100	训练总轮数。每个epoch代表对整个数据集进行一次完整的训练。调整该值会影响训练时间和模型性能。
patience	100	在验证指标没有改善的情况下，提前停止训练所需的epoch数。当性能趋于平稳时停止训练，有助于防止过度拟合。
batch	16	批量大小，有三种模式:设置为整数(例如，’ Batch =16 ‘)， 60% GPU内存利用率的自动模式(’ Batch =-1 ‘)，或指定利用率分数的自动模式(’ Batch =0.70 ')。
imgsz	640	用于训练的目标图像尺寸。所有图像在输入模型前都会被调整到这一尺寸。影响模型精度和计算复杂度。
device	None	指定用于训练的计算设备：单个 GPU (device=0）、多个 GPU (device=0,1)、CPU (device=cpu)，或苹果芯片的 MPS (device=mps).
workers	8	加载数据的工作线程数（每 RANK 多 GPU 训练）。影响数据预处理和输入模型的速度，尤其适用于多 GPU 设置。
name	None	训练运行的名称。用于在项目文件夹内创建一个子目录，用于存储训练日志和输出结果。
pretrained	True	决定是否从预处理模型开始训练。可以是布尔值，也可以是加载权重的特定模型的字符串路径。提高训练效率和模型性能。
optimizer	'auto'	为训练模型选择优化器。选项包括 SGD, Adam, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp 等，或 auto 用于根据模型配置进行自动选择。影响收敛速度和稳定性
lr0	0.01	初始学习率（即 SGD=1E-2, Adam=1E-3) .调整这个值对优化过程至关重要，会影响模型权重的更新速度。
lrf	0.01	最终学习率占初始学习率的百分比 = (lr0 * lrf)，与调度程序结合使用，随着时间的推移调整学习率。

3. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLO11在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：

各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。
本文训练结果如下：

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5值为0.864，结果还是十分不错的。

4. 使用模型进行推理

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/BikesHelmets38.png"# 加载预训练模型
model = YOLO(path, task='detect')# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：

更多检测结果如下：

三、可视化系统制作

基于上述训练出的目标检测模型，为了给此检测系统提供一个用户友好的操作平台，使用户能够便捷、高效地进行检测任务。本文基于Pyqt5开发了一个可视化的系统界面，通过图形用户界面（GUI），用户可以轻松地在图片、视频和摄像头实时检测之间切换，无需掌握复杂的编程技能即可操作系统。【系统详细展示见第一部分内容】

Pyqt5简介

PyQt5 是用于 Python 编程语言的一个绑定库，提供了对 Qt 应用程序框架的访问。它常用于开发跨平台的桌面应用程序，具有丰富的功能和广泛的控件支持。PyQt5 提供了一个功能强大且灵活的框架，可以帮助 Python 开发者迅速构建复杂的桌面应用程序。其事件驱动编程模型、丰富的控件和布局管理、强大的信号与槽机制以及跨平台能力，使得 PyQt5 成为开发桌面应用程序的理想选择。下面对PyQt5 的基本原理进行详细介绍：

1. 基本架构

PyQt5 是 Python 和 Qt 库之间的一层接口，Python 程序员可以通过 PyQt5 访问 Qt 库的所有功能。Qt 是由 C++ 编写的跨平台软件开发框架，PyQt5 使用 SIP（一个用于创建 Python 与 C/C++ 语言之间的绑定工具）将这些功能导出到 Python。

2. 事件驱动编程

PyQt5 基于事件驱动编程模型，主要通过信号（signals）和槽（slots）机制实现用户与应用程序之间的交互。当用户与 GUI 进行交互（如点击按钮、调整滑块等）时，会触发信号，这些信号可以连接到槽函数或方法，以执行特定操作。

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QPushButtondef on_click():print("Button clicked!")app = QApplication([])
button = QPushButton('Click Me')
button.clicked.connect(on_click)
button.show()
app.exec_()

3. Qt 对象模型

PyQt5 的核心是 Qt 对象模型，所有的控件和窗口部件都是从 QObject 类派生而来的。它们拥有复杂的父子关系，确保父对象在销毁时自动销毁所有子对象，避免内存泄漏。

4. 部件（Widgets）

PyQt5 提供了丰富的内置部件，如按钮、标签、文本框、表格、树、标签页等，几乎涵盖了所有常见的 GUI 控件。这些部件可以直接使用，也可以通过继承进行自定义。

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayoutapp = QApplication([])window = QWidget()
layout = QVBoxLayout()label = QLabel('Hello, PyQt5!')
layout.addWidget(label)window.setLayout(layout)
window.show()
app.exec_()

5. 布局管理

PyQt5 提供了强大的布局管理功能，可以通过 QLayout 和其子类（如 QHBoxLayout, QVBoxLayout, QGridLayout）来控制部件在窗口内的摆放方式。这使得界面的设计变得灵活且易于维护。

6. 资源管理

PyQt5 支持资源文件管理，可以将图像、图标、样式表等资源打包进应用程序中。资源文件通常以 .qrc 格式存储，并通过资源管理器集成到应用程序中。

7. 信号与槽机制

信号与槽机制是 Qt 框架的核心特性之一，它允许对象之间进行松耦合通信。通过信号可以触发槽函数来处理各种事件，使代码逻辑更加清晰和模块化。

8. 跨平台性

PyQt5 是跨平台的，支持 Windows、Mac 和 Linux 等操作系统，编写一次代码即可运行在多个平台上。此外，PyQt5 还支持多语言国际化，助力开发全球化的应用程序。

博主基于Pyqt5框架开发了此款非机动车驾驶员头盔检测系统，即文中第一部分的演示内容，能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持检测结果的保存。

其目的是为检测系统提供一个用户友好的操作平台，使用户能够便捷、高效地进行检测任务。通过图形用户界面（GUI），用户可以轻松地在图片、视频和摄像头实时检测之间切换，无需掌握复杂的编程技能即可操作系统。这不仅提升了系统的可用性和用户体验，还使得检测过程更加直观透明，便于结果的实时观察和分析。此外，GUI还可以集成其他功能，如检测结果的保存与导出、检测参数的调整，从而为用户提供一个全面、综合的检测工作环境，促进智能检测技术的广泛应用。

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、训练好的模型、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。

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【获取方式】

关注下方名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，并发送【源码】即可获取下载方式

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等（见下图），获取方式见文末：

注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。

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