包含1400+张图片，已打好yolo txt格式的标签，划分好了训练集、验证集和测试集、拿到手即可直接进行训练

中国工业经济刊登的文章，另外还有引证的代码程序和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

系统具备全景高质量录像功能，国际标准编码压缩格式，采用H.264编码，录像质量1080P，帧率：15fps-25fps，码流：2Mbps~6Mbps，系统也可以提供高清晰视频流，码率不低于768K，可以对所监控车道的实时情况进行全天24小时录像、系统可以实时监控路段的交通运行状态，对于监测路口出现的交通拥堵、交通事故等异常交通事件进行全天候高清视频录像，录像记录要求能清晰的反映事件过程和事件细节。 系统也可根据用户需要提供针对高速球机的监控视频数字全景监控，可以方便用户全方位根据需要查看该监控点附件的情况

依托AI深度学习算法对现场图像、视频中的人、车、物、行为等进行检测与识别分析，如人脸识别、车辆识别、安全帽佩戴识别等。

建筑智慧工地管控（Html模板、大数据模板、大屏echarts模板）.zip

中控智慧工地通道管理系统

随着城市建设的不断深入，各种建设工程规模不断扩大，面对建设工地面积大、人员多、设备物资分散、管理作业流程琐碎的特点，采用传统的人工巡视、手工纸介质记录的工作方式，已无法满足大型项目管控的要求。利用信息化手段实现监管模式的创新，解决建设工程中出现的“监管力度不强，监管手段落后”等难题，成为项目建设管理方的必然选择。

智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！

【实际项目应用】： 智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】： 安全帽佩戴检测数据集，一共6584张图片，标签包含voc（xml）与yolo（txt）两种格式，类别为[“helmet“，“head”]，数据标注精确，数据量充足，多种目标检测算法可直接使用。智慧工地实际项目所用，经过筛选，多次训练验证，算法拟合不错，数据质量可靠。 更多数据集介绍请看https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

1、yolov5检测源码+安全帽佩戴检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。