基于深度学习的头盔佩戴检测系统

Jan 01,2026 117 次浏览 ¥114 编号:62590
商品介绍

基于深度学习的头盔佩戴检测系统


软件开发环境:  python3.9系统界面开发:pyqt5

【注意:软件安装路径不要有中文】

 

1、安装 Anaconda

(一直点下一步安装即可,记住安装的目录。)

https://www.anaconda.com/download/success 

 

在环境变量填写:

D:anaconda3

D:anaconda3Librarybin

D:anaconda3scri-pts

在命令行中执行conda --version显示如下图即为成功

 

 

2、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 yolov10 python==3.9 

 

3、激活虚拟环境

conda activate yolov10

 

4、安装cpu版本pytorch

 

进入虚拟环境yolov10下执行

pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

 

5、pycharm中配置anaconda

 

*备注:这一步如果找不到conda.exe,到上层目录找到_conda.exe,再试试load Environments

 

6、安装所需要库

进入虚拟环境yolov10下执行

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   

 

7、启动程序(MainProgram.py 或者main.py)

 

8、其他


l 界面显示不全,文字图标控件挤在一起:

是因为当前运行设备屏幕分辨率与文字缩放和开发设备不一致,本项目界面没有自适应功能,因此需要调整当前设备屏幕分辨率为1920×1080和文字缩放为10%。

l 运行报错一行显示no module named dill:

终端命令运行pip install dill即可

l 添加了模块的非原始YOLOv8模型怎么使用:

把训练项目中的ultralytics文件夹复制到本项目根目录,如果需要其他包,也在本项目的配套环境中安装

l 模型训练

命令为:python train.py

即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs目录中。

训练好的模型在runs/train/weights目录下,last.pt表示一轮结果的训练模型,best.pt表示训练中结果的训练模型。一般使用best.pt


基于深度学习的头盔佩戴检测系统

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📅 资源信息

发布日期:2026年01月01日

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