深度学习YOLOv8电动车头盔佩戴检测摩托车头盔检测电瓶车安全帽识别设计报告论文

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摘  要：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相较于YOLOv5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。

关键词：目标检测，深度学习，YOLOv5，YOLOv8，头盔佩戴

1 引言

1.1 课题研究背景以及意义

目标检测是指在一幅图像中，自动识别和定位出目标物体。目标检测技术在人工智能领域中扮演着重要的角色，应用广泛，包括自动驾驶、智能安防、机器人等领域。目标检测方法可分为传统机器学习和深度学习两种。在目标检测中，常采用边界框进行目标物体的识别和定位，其目的是找出图像中所有的目标对象，并为每个对象生成一个对应的边界框。如图1.1所示，目标检测器可以同时检测出一张图片中的多个目标物体并生成对应的边界框。

随着电动自行车的普及，其交通违法和事故频繁出现，给道路交通安全带来了很大的隐患。2019年全国道路交通事故中，驾驶电动自行车导致的死亡人数达8639人，受伤人数达44677人，伤亡人数接近非机动车伤亡人数的70%^[1]。在电动车交通事故中，悲剧往往因头部受撞而发生。据数据显示，因颅脑损伤导致的死亡比例超过80％，高于其他任何车辆。当交通事故发生时，头盔可以吸收大部分撞击力，减少63%的头部受伤和88%的颅脑损伤^[2]，对驾驶员起到保护作用。对于非机动车驾驶者而言，头盔的作用就像汽车司机系安全带一样，是他最后的防护措施。佩戴头盔可以有效地减轻头部碰撞的冲击力，从而避免颅脑损伤和其他重大后果。因此，对于骑行电动自行车等非机动车的驾驶员来说，佩戴头盔是保障自身安全的关键步骤之一。

目前对于非机动车的违规行为，通常只能通过交警现场执勤开具罚单来完成管控。这种方法不仅消耗大量人力物力，而且覆盖面较窄、效率较低。因此，对于开发可靠高效的智能系统的需求不断增长。这种系统通过交通摄像头对非机动车的违规行为进行识别判断，而实现这种识别判断的方法是目标检测技术，该技术已经应用于许多与道路安全相关的检测识别任务。传统的目标检测方法通常采用手动提取特征的方式，但这种方法计算量大且精度较低，难以应用于对道路交通的高精度和高实时性要求。因此，基于传统检测方法的道路交通检测面临诸多挑战。为了提高效率和准确性，现如今许多研究都转向使用深度学习模型进行目标检测。与传统方法相比，深度学习模型可以自动学习特征，从而获得更准确的预测结果，并且在计算效率上也有很大的提高。由于GPU加速技术的发展，基于深度学习的电动车头盔佩戴检测能够达到较高的精度和较好的实时性，有效地改善了交警现场执勤费时费力的问题和传统目标检测方法效率低下的问题，能够更好地降低交通事故的破坏力，保障骑手的人身安全。

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2 YOLO算法和PyQt5技术

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3 系统设计

3.1 开发流程概述

该电动车头盔佩戴检测系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图3.1所示。

首先，选择在Anaconda平台中构建本次头盔佩戴检测模型和可视化操作界面开发所需的Python环境，命名为YOLO_ENV。本次所选择的是2023年4月发行的Anaconda版本，通过Conda命令创建基于Python3.9的YOLO_ENV环境，该环境中所包含的部分第三方库如表3.1所示。

接着，使用LabelImg工具进行图像标注，其过程涉及以下步骤：打开图像、创建一个新的标注文件、选择预定义类别、在图像上绘制边界框、保存标注结果。这个过程虽然简单，但对于创建高质量的训练数据集至关重要。通过LabelImg绘制矩形框来标记图像中的对象，并为每个对象分配相应的类别标签，可以有效地准备用于训练机器学习模型的数据，从而提高模型的性能和准确性。数据集标注完成后需要借助Python脚本将数据集标签由VOC格式转换为YOLO格式，再将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集，有助于模型在训练过程中避免过拟合，本设计划分的比例为8:1:1。

使用Python脚本完成电动车头盔佩戴数据集的随机划分后，根据具体任务需求，修改Yaml等配置文件，包括类别名称、路径设置、模型结构等，并设置训练周期为150轮，使用交叉熵损失和GIoU损失的组合，使用预训练模型的权重作为初始权重，对模型进行训练。利用TensorBoard可视化训练过程，帮助理解模型在训练过程中的表现和潜在问题，结合第二章所讲解的评价指标分析训练的模型的好坏，分析电动车头盔佩戴数据集的特点和YOLOv8算法的优势，比较用YOLOv5训练的模型和用YOlOv8训练的模型，最终选择使用YOLOv8训练的模型作为该电动车头盔佩戴检测系统的深度学习核心模型。

3.2 数据集构建和数据增强

数据集收集是构建任何机器学习或深度学习模型的第一步，对于该YOLO目标检测系统，由MS COCO大型目标检测数据集和网络中收集的非机动车道交通情况的数据集组合而成，对收集到的图像进行筛选，去除质量低下、不清晰或者与目标类别无关的图像。收集到的原始图像数据需要经过标注才能用于训练，数据标注是将图像中的每个目标用边界框标出，并为其分配相应的类别标签，这一步骤对于模型学习识别和定位目标至关重要，本设计选择LabelImg工具进行标注，如图3.2所示。

本次电动车头盔佩戴数据集由MS COCO大型目标检测数据集和网络中收集的非机动车道交通情况的数据集组合而成，通过LabelImg软件对所有收集的图片进行标注，先标注为XML格式，再通过Python脚本转换为YOLO格式，并将其进行划分。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。将处理过的数据集输入YOLO算法进行模型训练，数据集中的目标数量如图3.3左上角所示，其显示了各类别包含的样本数量；目标框的尺寸和数量如图3.3右上角所示，其展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量；目标框中心点相对于整幅图的位置坐标如图3.3左下角所示，其描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况；数据集中目标相对于整幅图的高宽比例如图3.3右下角所示，其反映了训练集中目标高宽比例的分布状况。

每个类别的实例数量如图3.4所示。其中，电动车及摩托车(two_wheeler)类共有3604个，佩戴头盔(helmet)类共3087个，未佩戴头盔(without)类共1760个。具体而言，数据集中未佩戴头盔类的检测实例数量较少，导致类别不均衡，可以通过数据增强处理来改善此问题。另外，数据集中存在许多小目标，占比约为44.52%。在这种情况下，可以添加CBAM注意力机制以改进小目标检测效果。总之，在解决目标检测问题时，需要针对数据集中的具体情况进行相应的处理和优化，以提高模型的检测准确率和性能。

为了解决图3.4中的数据不均衡问题，本文选择采用数据增强方法以增加数据量。数据增强是一种预处理技术，可以通过微小的变换操作使神经网络将其视为全新的图片，从而减少过拟合并提高模型效果。本文采用了Mosaic-9数据增强方法，将9张图片随机缩放、翻转、调整色域等，然后拼接起来。在实际应用中，数据增强是一种简单有效的方法，可用于解决数据不足和数据不均衡等问题，提高模型的表现和泛化能力。如图3.5为没有采用Mosaic-9数据增强对数据集预处理的作为模型训练的输入，而如图3.6展示了Mosaic-9数据增强在本设计的数据集上预处理后作为模型训练的输入的效果图，可以看出其通过对原始的数据集进行随机切割拼接。

通过对数据集的分析得知小目标对象占到了44.52%，并且道路交通背景较为复杂，作为检测对象的骑手头部被遮挡情况较多，在此问题下，若要提高目标检测和定位的精度，可以将CBAM注意力机制引入YOLO网络主干。CBAM模块可以增强网络在关键区域的响应，更好地捕捉目标物体的细节和特征，并引入上下文信息来更好地识别和定位目标物体。然而CBAM模块需要额外的计算量来计算通道和空间注意力权重，这会导致在处理大型图像集时网络速度下降。在YOLOv5网络中添加CBAM模块需要更长的训练时间来学习注意力权重，因此模型的训练时间会有所增加，与此同时，其需要更多的存储空间来存储注意力权重，这会增加训练和推理的内存需求。

综上所述，考虑到电动车头盔佩戴数据集有效目标数量较少，且检测目标受到复杂道路交通环境等情况影响，决定采用数据增强技术和引入CBAM注意力机制提高训练模型的推理性能，而YOLOv8相较于YOLOv5具备源码中直接调整训练参数即可实现Mosaic-9数据增强和引入CBAM注意力机制效果的优势，因此选择YOLOv8对电动车头盔佩戴数据集进行训练，得到一个相较于YOLOv5训练的模型更好的模型，作为最终电动车头盔佩戴检测系统的深度学习核心模型，具体模型性能对比详见第四章。

3.3 前端界面

PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）应用程序的跨平台工具集，它结合了Qt库的强大功能和Python的易用性，因此本设计选择PyQt5进行头盔佩戴检测系统桌面端可视化操作界面的开发，开发的桌面端可视化操作界面如图3.7所示。

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4 模型评估与分析

如图4.9和图4.10所示，YOLOv5模型的均值平均精确度为72.9%，而YOLOv8模型的均值平均精确度达到84.3%，有明显的提升；而YOLOv5模型的精确率则为77.7%，YOLOv8模型的精确率可以达到83.5%；与此同时，YOLOv8模型的召回率达到了78%，而YOLOv5模型仅有69.4%的召回率；由以上验证结果表明YOLOv8算法训练的模型比YOLOv5算法训练的模型具有更优秀的指标和性能，且其较高的精确率和召回率也使得该模型能够满足道路交通分析领域的需求。

如图4.11和图4.12分别为同一张道路交通图片输入YOLOv5模型和YOLOv8模型推理后的结果，可以清晰地看到在YOLOv5模型中没有检测出图片中的电动车和是否佩戴头盔，而YOLOv8模型中则检测出了电动车和佩戴头盔，而这两处检测目标较小较模糊，进一步体现出了YOLOv8训练的模型的优秀性能，其不仅能够在模糊背景的图片中检测出微小的目标，而且因为其较高的召回率，使得其能够尽可能地检测出所有的目标，对于严谨的道路交通分析领域，其具有较高的符合性，因此最终选择YOLOv8训练的模型作为该电动车头盔佩戴检测系统的深度学习核心模型。

总结与展望

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