【守护工地安全】YOLOv8实现安全帽检测
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原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。
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内容提要
《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书包含8000张图像数据集，用于安全帽与人的分类训练。使用YOLOv8模型进行训练和导出，然后使用OpenVINO-Python进行推理部署。
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关键要点
- 《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书包含8000张图像数据集，分类为安全帽与人。
- 数据集中有200多张图像作为验证集，其余为训练集。
- 使用YOLOv8模型进行训练，命令行示例：yolo train model = yolov8s.pt data = hat_dataset.yaml epochs = 50 imgsz = 640 batch = 4。
- 导出模型为ONNX格式，命令行示例：yolo export model = hat_best.pt format = onnx。
- 基于OpenVINO-Python进行推理部署，相关代码示例提供了完整的推理流程。
- 推理过程中使用了NMS（非极大值抑制）来处理检测框，确保检测结果的准确性。
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