资源概况
购买将获得：
- 数据集（已全部标注），可单独购买：https://www.csds.chat/4477.html
- 完整系统UI界面、训练好的模型、文件目录说明、程序运行说明
其他注意：
- 一经购买，概不退款，不提供指导，每年数量有限，售完为止。
- 可额外付费50元，远程操作配置环境跑通程序，请加微信：P1313918
- 额外付费定制配套完整论文，请加微信：P1313918
资源介绍（截取部分，完整请购买）
一、数据集介绍
1、数量：330张图片和对应标签
2、类别：names = {0:’cotton_gloves’}
CH_names = [‘棉手套’]
二、训练好的模型介绍
1、基于YOLOv8训练的模型
2、训练轮数：223轮
3、精确率：98%
三、完整系统介绍
1、检测识别：
names = {0:’cotton_gloves’}
CH_names = [‘棉手套’]
2、图片检测+视频检测+摄像头检测
3、展示检测目标置信度位置信息，统计数量，自由选择检测结果
4、检测结果保存至本地
5、自定义系统标题：UIProgram->UiMain.py->拉到末尾
6、自定义系统图标：UIProgram->ui_imgs->替换图片注意文件格式和名称不变
一、 研究背景
在工业生产、建筑施工、物流搬运及精密制造等诸多领域，劳动者手部的安全防护至关重要。棉手套作为最常见的基础性个人防护装备（PPE）之一，能够有效防止操作人员被粗糙工件划伤、抵御中等程度的摩擦与高温，是保障一线作业安全的第一道防线。然而，在实际生产管理中，依赖安全员巡检或劳动者自觉性的传统手套佩戴监管模式，存在实时性差、覆盖面有限、无法持续监控等固有缺陷，导致违规行为时有发生，为安全生产埋下隐患。
近年来，随着深度学习与计算机视觉技术的迅猛发展，基于视频图像的智能安全监测已成为工业智能化升级的关键方向。目标检测算法，特别是以YOLO（You Only Look Once）系列为代表的单阶段检测模型，因其卓越的实时性与较高的精度，在安全监控场景中展现出巨大潜力。YOLOv8作为该系列的最新演进，在检测速度与准确度的平衡上更为出色，非常适合部署于对实时性要求高的边缘端或本地化系统。与此同时，如何将强大的算法能力转化为用户友好、操作简便的实际工具，是技术落地的重要一环。PyQt5作为成熟的跨平台图形界面开发框架，能够高效构建直观的桌面应用程序，为算法模型提供便捷的交互前端，使得非专业人员也能轻松使用先进的AI检测功能。因此，集成YOLOv8的先进检测能力与PyQt5的友好交互特性，开发一套专注于“棉手套佩戴”的智能检测系统，是响应智慧安全监管需求、推动安全生产从“人防”到“技防”转变的积极技术探索。
二、 研究意义
本系统的研发具有重要的理论与实践意义。
在理论层面，本项目是一次针对特定、细小目标（棉手套）在复杂工业场景下进行精准检测的深度实践。棉手套材质柔软、形状易变，且在不同光照、背景及手部姿态下外观差异显著，这对检测模型的鲁棒性提出了较高要求。通过应用并调优YOLOv8模型，探索了其在非刚性、高可变性目标检测任务上的适应性与优化策略，如数据增强、模型轻量化等，为类似PPE检测任务提供了可参考的技术路径。同时，将前沿深度学习模型与桌面应用软件相结合，完整实现了从算法选型、数据标注、模型训练到软件封装、功能集成的全流程，对理解AI工程化落地具有典型的案例价值。
在实践层面，本系统的意义尤为突出。它直接服务于“以人为本”的安全生产核心诉求，通过7×24小时不间断的自动视觉检查，能够实时发现并预警未按规定佩戴棉手套的行为，将安全隐患遏制在萌芽状态。这不仅能有效降低因手部防护缺失导致的划伤、擦伤等事故发生率，更能通过技术手段强制性培养作业人员的安全习惯，塑造“不敢违、不能违”的主动安全文化。系统作为本地化桌面应用，部署灵活、成本可控，特别适用于中小企业或特定作业区域的精准化安全升级，是提升本质安全水平的有效工具。
三、 应用价值
本棉手套佩戴检测系统具备广泛而具体的应用价值，主要体现在以下几个方面：
工业现场安全智能监管：可部署于工厂车间、装配线、仓库装卸区等关键岗位的本地计算机上，连接摄像头进行实时视频流分析。一旦系统检测到有工作人员未佩戴棉手套即进行作业，可立即通过PyQt5界面发出声光警报，并可选配截图或短视频留存证据，供安全管理人员后续核查与培训，极大提升监管效率与威慑力。
高风险特种作业监督：在电力检修、机械设备操作、热处理等对手部防护要求极高的特种作业中，系统的实时监测功能可作为一道可靠的“技术安全锁”，确保在危险工序开始前，防护措施已到位，为作业人员增加一道数字化保障。
安全生产教育与培训：系统可作为生动的安全教育工具。通过回放检测到的违规案例，能让受训者直观地认识到违规行为的风险，提升安全教育的说服力和效果。其可视化界面也便于管理人员统计分析不同时段、不同区域的合规率，从而有针对性地加强管理。
技术框架的可扩展性：本系统以“棉手套”检测为核心，但其技术框架具备良好的可扩展性。通过替换或增加训练数据集，该平台可快速迁移至检测安全帽、反光衣、防护眼镜等多种其他个人防护装备，甚至扩展至明火、烟雾、人员入侵等更广泛的安全风险识别场景，逐步升级为综合性的智慧安全生产管控平台。
综上所述，本基于YOLOv8与PyQt5的棉手套佩戴检测系统，不仅是深度学习技术在工业安全垂直领域的精准应用，更是一种低成本、高效率的安全生产管理解决方案。它代表了通过智能化手段夯实安全生产基础、保障劳动者权益的重要发展方向，具有显著的实际推广价值与社会效益。
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