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【YOLOv11安全帽识别系统】(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码全！
项目介绍：
1.适用于人工智能+赛道，智能制造赛道，土木工程赛道，工业互联网赛道，火警演习，配合摄像头能做一个安全检测系统。
2 .基于YOLOv1 1深度学习框架，安全帽识别系统，适合建筑工地、工厂等高风险场景。
3 .支持图片、视频和摄像头实时检测，界面友好，检测精度高，运行速度快。
4.支持自己更换模型。
5.带有日志终端输出功能方便调试，日志自动保存，不怕出 bug 满世界找代码。
6.能记录目标对象像素位置。
7.能自动显示违规人员。
特点：
- 多场景检测：支持图片、视频和摄像头实时检测。
- 批量处理：高效图片批量检测，提升效率。
- 动态调节：通过UI界面调节模型置信度，灵活扩展目标检测任务。
- 灵活二次开发：支持扩展火灾烟雾识别等其他目标检测任务。
技术栈：
- 深度学习框架：YOLOv11
- 开发工具：Pycharm + Anaconda
- 运行环境：Python 3.11, opencv-python, torch==2.7.1
- 前端界面：pyqt5
适用场景：
- 建筑工地安全监控
- 工厂安全检查
- 高风险环境管理
- 学术研究
-毕业设计
