【守护工地安全】YOLOv8实现安全帽检测
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。
延伸解读
数据集划分与训练配置
文章使用8000张图像，其中200多张作为验证集，其余为训练集。训练命令采用yolov8s.pt预训练模型，设置50个epoch、输入尺寸640、batch大小为4。这种配置适合在有限显存下进行迁移学习，但验证集比例较小，可能影响模型评估的可靠性。
从训练到部署的流程
文章展示了YOLOv8训练后导出为ONNX格式，再通过OpenVINO-Python在CPU上推理的完整链路。导出命令同时包含预测测试，便于验证模型转换后的效果。这种流程将训练框架与部署环境解耦，利用OpenVINO提升CPU推理效率。
推理代码的关键处理
推理代码中，输入图像被缩放到640x640并归一化，输出解析时通过置信度阈值0.25筛选候选框，再使用NMS（阈值0.45）去除重叠检测。代码还计算并显示FPS，便于评估实时性能。这些步骤是目标检测部署中的常见后处理逻辑。
Q&A
安全帽检测的数据集包含多少张图像？类别是什么？
数据集包含8000张图像，两个类别分别是安全帽和人。其中200多张作为验证集，其余为训练集。
如何使用YOLOv8训练安全帽检测模型？
使用命令行：yolo train model=yolov8s.pt data=hat_dataset.yaml epochs=50 imgsz=640 batch=4。
训练好的YOLOv8模型如何导出为ONNX格式？
使用命令：yolo export model=hat_best.pt format=onnx。
如何用OpenVINO-Python部署安全帽检测模型？
读取ONNX模型并编译到CPU，然后对视频帧进行预处理、推理，使用NMS处理检测框，并绘制结果。
推理代码中NMS的作用是什么？参数如何设置？
NMS用于去除重叠的检测框，确保结果准确。代码中设置置信度阈值为0.25，NMS阈值为0.45。
安全帽检测的推理速度如何评估？
代码中通过计算每帧推理时间并转换为FPS来评估，FPS显示在视频帧上。
