工地人员行为分析安全帽识别 yolo5

工地人员行为分析安全帽识别基于YOLOv5对现场画面中不戴安全帽的人员行为实时分析基于YOLOv5的佩戴安全帽目标检测识别方法。目前，基于YOLOv5s的目标检测的佩戴安全帽识别方法的平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63，基本满足现场的性能需求。

该方法，先训练一个通用的头部检测模型(不区分是否佩戴安全帽)，然后外扩检测框并裁剪头部区域，再训练一个佩戴安全帽分类器，完成对佩戴安全帽的分类识别。当然一个更加简单的方法是，可以将人脸检测器当做头部检测器，即将人脸检测框外扩2倍左右，作为头部检测框的区域。

为了适配VOC数据，新增了LoadVOCImagesAndLabels用于解析VOC数据集进行训练。另外，为了方便测试，还增加demo.py文件，可支持对图片,视频和摄像头的测试。

import os
from torch.utils.data import Dataset
from utils import *
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor()
])

class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, path):
self.path = path
self.name = os.listdir(os.path.join(path, 'notedata'))
def __len__(self):
return len(self.name)
def __getitem__(self, index):
segment_name = self.name[index] #XX.png
segment_path = os.path.join(self.path, 'notedata', segment_name)

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