基于深度学习YOLOv8+Pyqt5的电动车头盔佩戴检测系统

将获得：完整源码+数据集+源码说明+配置跑通说明+配套报告lunwen

可以额外付费远程操作跑通程序、定制其他课题等

在许多非机动车交通事故中，未佩戴头盔是造成驾驶人受伤或死亡的主要原因，检测和惩处此类骑手对于降低道路交通事故严重性与保障人生命财产安全具有重要意义。

随着深度学习和目标检测技术的发展，越来越多的基于深度学习的智能系统应用于交通识别的场景中，因此，本文研究并设计了基于深度学习的电动车头盔佩戴检测系统，该系统可以辅助交管部门对非机动车进行监管，具有一定的现实意义与实用价值。

本设计最终实现了基于YOLOv8+PyQt5的电动车头盔佩戴检测算法，该算法能够在实时性和准确性方面达到较高的水平。

实验结果显示，YOLOv8模型将头盔佩戴类检测的均值平均精确度提升至84.3%，精确率提升至83.5%。

YOLOv8在小目标检测方面展现了明显优势，不仅提高了检测速度，也增强了检测效果，有助于提升电动车头盔佩戴检测效率，为交通系统提供更迅速、更可靠的服务。

处理完成的数据集一共有1164张图片用于训练，299张图片用于验证。

其中检测的类别包含电动车及摩托车(two_wheeler)、佩戴头盔(helmet)和未佩戴头盔(without)三类。

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