基于深度学习的头盔佩戴检测系统

软件开发环境:  python3.9系统界面开发：pyqt5

【注意：软件安装路径不要有中文】

1、安装 Anaconda

（一直点下一步安装即可，记住安装的目录。）

https://www.anaconda.com/download/success 

在环境变量填写：

D:anaconda3

D:anaconda3Librarybin

D:anaconda3scri-pts

在命令行中执行conda --version显示如下图即为成功

2、创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov10 python==3.9 

3、激活虚拟环境

conda activate yolov10

4、安装cpu版本pytorch

进入虚拟环境yolov10下执行

pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

5、pycharm中配置anaconda

*备注：这一步如果找不到conda.exe，到上层目录找到_conda.exe，再试试load Environments

6、安装所需要库

进入虚拟环境yolov10下执行

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   

7、启动程序（MainProgram.py 或者main.py）

8、其他

l 界面显示不全，文字图标控件挤在一起：

是因为当前运行设备屏幕分辨率与文字缩放和开发设备不一致，本项目界面没有自适应功能，因此需要调整当前设备屏幕分辨率为1920×1080和文字缩放为10%。

l 运行报错一行显示no module named dill：

终端命令运行pip install dill即可

l 添加了模块的非原始YOLOv8模型怎么使用：

把训练项目中的ultralytics文件夹复制到本项目根目录，如果需要其他包，也在本项目的配套环境中安装

l 模型训练

命令为：python train.py

即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs目录中。

训练好的模型在runs/train/weights目录下，last.pt表示一轮结果的训练模型，best.pt表示训练中结果的训练模型。一般使用best.pt

【属性】

• 框架: 其他
• 语言: Python
• 数据库: 其他
• 规格: 整站源码
• 授权: 免授权
• 源文件: 完全开源（含全部源文件）
• 大小: 500 MB
• 移动端: 无
• 安装服务: ￥10.00（额外,可选）【要求说明】
• 主机类型: 独立主机（服务器、VPS、VM）
• 伪静态: 无需
• 操作系统: Windows
• 安装方式: QQ远程协助
• web服务: nginx