
+------------------+        +--------------+        +-----------------+
|     前端UI       | <----> |    后端API   | <----> | YOLO检测模型    |
+------------------+        +--------------+        +-----------------+

2. 前端设计

UI界面需求分析

登录注册界面
图像上传界面
检测结果展示界面

设计工具及框架选型

HTML、CSS、JavaScript
React.js

前端代码示例

登录注册界面


<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>安全帽检测系统</title>
    <link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
    <div id="app"></div>
    <script src="https://unpkg.com/react/umd/react.development.js"></script>
    <script src="https://unpkg.com/react-dom/umd/react-dom.development.js"></script>
    <script src="app.js"></script>
</body>
</html>

React组件


// app.js
const App = () => {
    return (
        <div>
            <h1>安全帽检测系统</h1>
            <Login />
        </div>
    );
};
 
const Login = () => {
    const handleLogin = (event) => {
        event.preventDefault();
        // 实现登录逻辑
    };
 
    return (
        <form onSubmit={handleLogin}>
            <div>
                <label>用户名:</label>
                <input type="text" name="username" required />
            </div>
            <div>
                <label>密码:</label>
                <input type="password" name="password" required />
            </div>
            <button type="submit">登录</button>
        </form>
    );
};
 
ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('app'));

样式文件


/* styles.css */
body {
    font-family: Arial, sans-serif;
    display: flex;
    justify-content: center;
    align-items: center;
    height: 100vh;
    background-color: #f0f0f0;
}
 
form {
    background: #fff;
    padding: 20px;
    border-radius: 5px;
    box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}
 
div {
    margin-bottom: 15px;
}
 
label {
    display: block;
    margin-bottom: 5px;
}
 
input {
    width: 100%;
    padding: 8px;
    box-sizing: border-box;
}

3. 后端设计

服务器端技术选型

Flask（Python）

数据库设计与选型

MySQL

后端代码示例

安装Flask

pip install flask

Flask服务器


# server.py
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:admin@localhost/helmet_db'
db = SQLAlchemy(app)
 
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    password = db.Column(db.String(80), nullable=False)
 
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
    data = request.get_json()
    user = User.query.filter_by(username=data['username'], password=data['password']).first()
    if user:
        return jsonify({'message': 'Login successful'}), 200
    else:
        return jsonify({'message': 'Invalid credentials'}), 401
 
if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

前后端交互


// 在React组件中添加API请求
const handleLogin = (event) => {
    event.preventDefault();
    const data = {
        username: event.target.username.value,
        password: event.target.password.value,
    };
    fetch('http://localhost:5000/login', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
        },
        body: JSON.stringify(data),
    })
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
        if (data.message === 'Login successful') {
            alert('登录成功');
        } else {
            alert('用户名或密码错误');
        }
    });
};

三、数据准备

1. 数据集收集

通过Kaggle和公开数据集收集工地安全帽图像。例如，使用以下命令下载数据集：

kaggle datasets download -d some-dataset/safety-helmet

2. 数据预处理

使用LabelImg工具进行标注


pip install labelImg
labelImg

转换为YOLO格式


import os
import shutil
 
def convert_to_yolo_format(input_dir, output_dir):
    # 读取所有标注文件
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith(".xml"):
            # 处理标注文件
            pass
        elif filename.endswith(".jpg"):
            # 复制图像文件
            shutil.copy(os.path.join(input_dir, filename), output_dir)
 
convert_to_yolo_format("path/to/labelimg/output", "path/to/yolo/format")

四、模型选择与训练

1. YOLO模型概述

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测模型。YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8均为其不同版本，提供不同的性能和速度。

2. 环境配置

安装CUDA和cuDNN 根据你的操作系统，下载并安装CUDA和cuDNN。

安装PyTorch

pip install torch torchvision

克隆YOLO模型仓库


git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

3. 模型训练

数据集划分


import os
import shutil
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
def split_dataset(input_dir, output_dir):
    images = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith(".jpg")]
    train, test = train_test_split(images, test_size=0.2, random_state=42)
    train, val = train_test_split(train, test_size=0.1, random_state=42)
 
    os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'train'), exist_ok=True)
    os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'val'), exist_ok=True)
    os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'test'), exist_ok=True)
 
    for t in train:
        shutil.copy(os.path.join(input_dir, t), os.path.join(output_dir, 'train', t))
    for v in val:
        shutil.copy(os.path.join(input_dir, v), os.path.join(output_dir, 'val', v))
    for te in test:
        shutil.copy(os.path.join(input_dir, te), os.path.join(output_dir, 'test', te))
 
split_dataset("path/to/dataset", "path/to/split/dataset")

模型参数设置与训练 在YOLO配置文件中设置模型参数，然后运行训练命令。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --cfg path/to/yolov5.yaml --weights yolov5s.pt --name helmet_detection

五、模型部署

1. 部署方式选择

选择本地部署和云端部署。例如，使用TensorFlow Serving进行云端部署。

2. 部署步骤

模型导出


import torch
 
model = torch.load('path/to/your/model.pt')
model.eval()
torch.onnx.export(model, input_tensor, 'model.onnx', opset_version=11)

使用TensorFlow Serving进行部署


docker pull tensorflow/serving
docker run -p 8501:8501 --name tfserving_helmet -v "$(pwd)/model:/models/helmet" -e MODEL_NAME=helmet -t tensorflow/serving

六、前端实现

1. UI界面开发

上传图像界面


const UploadImage = () => {
    const [image, setImage] = useState(null);
    const handleImageChange = (event) => {
        setImage(event.target.files[0]);
    };
    const handleSubmit = (event) => {
        event.preventDefault();
        const formData = new FormData();
        formData.append('image', image);
        fetch('http://localhost:5000/upload', {
            method: 'POST',
            body: formData,
        })
        .then(response => response.json())
        .then(data => {
            // 处理返回结果
        });
    };
 
    return (
        <form onSubmit={handleSubmit}>
            <input type="file" onChange={handleImageChange} />
            <button type="submit">上传</button>
        </form>
    );
};
 
ReactDOM.render(<UploadImage />, document.getElementById('app'));

结果展示界面


const Result = ({ result }) => {
    return (
        <div>
            <h2>检测结果</h2>
            <img src={result.imageUrl} alt="检测结果" />
            <p>{result.message}</p>
        </div>
    );
};

2. 前端与后端交互

API设计


@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_image():
    file = request.files['image']
    # 保存文件并进行处理
    result = detect_helmet(file)
    return jsonify(result)

检测逻辑


def detect_helmet(file):
    # 加载模型并进行检测
    # 返回检测结果
    return {"imageUrl": "path/to/result/image", "message": "安全帽检测结果"}

七、系统测试

1. 测试环境搭建

搭建本地和云端测试环境，准备测试数据。

2. 功能测试

单元测试


def test_login():
    response = client.post('/login', json={'username': 'test', 'password': 'test'})
    assert response.status_code == 200

集成测试


def test_upload_image():
    with open('path/to/test/image.jpg', 'rb') as img:
        response = client.post('/upload', data={'image': img})
        assert response.status_code == 200

3. 性能测试

使用工具如JMeter进行性能测试，测试系统的响应时间和并发性能。

结果与声明：

以上为简单项目的思路，如果有想部署的想法，想要远程部署+源代码+数据集+UI的可以联系作者。

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