随着建筑行业的快速发展，工地安全问题日益严重，尤其是工人事故频发，给工地管理带来极大的挑战。传统的安全监控方式依赖于人工巡查和监控设备，但由于工地环境复杂，人工巡查容易受到忽视，传统监控系统缺乏智能化和自动化，无法实时反馈工地上发生的安全事件。因此，提升工地安全管理的技术水平，尤其是实现对工人行为的智能化检测，已经成为亟待解决的课题。为了应对这一挑战，本论文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的工地工人异常行为自动检测及语音提示系统，旨在通过智能化手段对工地工人的安全行为进行实时监控，及时发现并反馈潜在的安全隐患。
项目信息
编号：PDV-145
大小：3.95G
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
随着建筑行业的快速发展，工地安全问题日益严重，尤其是工人事故频发，给工地管理带来极大的挑战。传统的安全监控方式依赖于人工巡查和监控设备，但由于工地环境复杂，人工巡查容易受到忽视，传统监控系统缺乏智能化和自动化，无法实时反馈工地上发生的安全事件。因此，提升工地安全管理的技术水平，尤其是实现对工人行为的智能化检测，已经成为亟待解决的课题。为了应对这一挑战，本论文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的工地工人异常行为自动检测及语音提示系统，旨在通过智能化手段对工地工人的安全行为进行实时监控，及时发现并反馈潜在的安全隐患。
该系统采用YOLOv8（You Only Look Once v8）作为深度学习模型，利用其高效的目标检测能力对工地工人的行为进行实时监测。通过训练工人行为数据集，模型能够自动识别工人是否处于“摔倒”、“穿着安全背心”、“戴着安全头盔”或“未戴安全头盔”及“未穿安全背心”等不符合安全要求的行为。当检测到不符合安全要求的行为时，系统通过PyQt5界面实时输出语音提示，提醒工地管理人员及时采取干预措施。这种方式不仅提高了工地的管理效率，而且能大幅减少由于人为疏忽而导致的安全事故。
为了提高检测的精度和响应速度，本文对YOLOv8模型进行了针对性的优化。首先，针对工地场景的复杂性和多样性，优化了数据集的构建，包含了各种工人行为的不同情境与环境变化，以增强模型的泛化能力。其次，在训练过程中，使用了增强算法和正则化技术，避免了过拟合现象，确保了模型在实际应用中的稳定性。经过多轮实验验证，优化后的YOLOv8模型在工地工人行为的检测中表现出色，不仅准确率高，而且响应速度快，能够在较短时间内做出判断并进行反馈。实验结果表明，本文提出的系统具备较高的准确度和实时性，能够有效提升工地安全管理水平，具有广泛的实际应用前景，特别是在工地安全监控和智能化管理方面，提供了一种可行的技术方案。
项目文档
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代码讲解
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1.服务优势
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硬件环境
我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练：
（1）外星人 Alienware M16笔记本电脑：
（2）惠普 HP暗影精灵10 台式机：
上面的硬件环境提供了足够的计算资源，能够支持大规模图像数据的训练和高效计算。GPU 的引入显著缩短了模型训练时间。
使用两种硬件平台进行调试和训练，能够更全面地验证系统的性能、适应性和稳定性。这种方法不仅提升了系统的鲁棒性和泛化能力，还能优化开发成本和效率，为实际应用场景的部署打下良好基础。
模型训练
Tipps：模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体创新点包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。
YOLOv8是Yolo系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。
Yolov8模型网络结构图如下图所示：
2.数据集准备与训练
本研究使用了包含工地工人异常行为的数据集，并通过 Labelimg 标注工具对每张图像中的目标边界框（Bounding Box）及其类别进行标注。基于此数据集，采用 YOLOv8n 模型进行训练。训练完成后，对模型在验证集上的表现进行了全面的性能评估与对比分析。整个模型训练与评估流程包括以下步骤：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别主要集中于工地工人异常行为。数据集总计包含 29126 张图像，具体分布如下：
训练集：20388 张图像，用于模型学习和优化。
验证集：5825 张图像，用于评估模型在未见过数据上的表现，防止过拟合。
测试集：2913 张图像，用于最终评估模型的泛化能力。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集和测试集的图像数量分布：
部分数据集图像如下图所示：
部分标注如下图所示：
这种数据分布方式保证了数据在模型训练、验证和测试阶段的均衡性，为 YOLOv8n 模型的开发与性能评估奠定了坚实基础。
图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入datasets目录下。
接着需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。
data.yaml的具体内容如下：
这个文件定义了用于模型训练和验证的数据集路径，以及模型将要检测的目标类别。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小(根据内存大小调整，最小为1)。
CPU/GPU训练代码如下：
加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
3.YOLOv8模型训练结果与性能评估
在深度学习的过程中，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来了解模型的训练情况。对于 YOLOv8 模型的训练，主要涉及三类损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。这些损失的优化是提升目标检测性能的关键。
损失函数作用说明：
（1）定位损失 (box_loss)：表示预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小表示定位越准确。
（2）分类损失 (cls_loss)：用于衡量锚框与对应的标定分类是否正确，越小表示分类越准确。
（3）动态特征损失 (dfl_loss)：DFLLoss用于回归预测框与目标框之间的距离，并结合特征图尺度进行调整，最终提高目标检测的定位准确性。
训练和验证结果文件存储：
训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，包括：
（1）损失曲线图（Loss Curves）
（2）性能指标曲线图（mAP、精确率、召回率）
（3）混淆矩阵（Confusion Matrix）
（4）Precision-Recall (P-R) 曲线
损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析：
训练指标：
train/box_loss：
含义：边界框回归的损失函数值，表示预测的目标边界框与真实边界框的差异。
趋势：随着训练的进行，框回归损失逐渐降低，表明模型在训练集上的拟合能力越来越强。
train/cls_loss：
含义：分类损失，表示预测类别和真实类别之间的差异。
趋势：类别损失随着训练轮数的增加逐步下降，说明模型能够逐渐减少分类错误。
train/dfl_loss：
含义：分布聚合损失（Distribution Focal Loss），用于优化边界框的预测分布。
趋势：随着训练的推进，DFL 损失也在减少，表示模型在目标检测中的回归精度得到了提升。
验证指标：
val/box_loss：
含义：验证集上的边界框回归损失，与训练集的 box_loss 类似，但用于验证模型的泛化能力。
趋势：验证集的框回归损失在训练过程中逐渐降低，表明模型在验证集上的回归精度有所提升。
val/cls_loss：
含义：验证集上的分类损失，与训练集的 cls_loss 类似。
趋势：验证集的类别损失随着训练的增加逐步降低，表明模型在验证集上分类的准确性逐渐提高。
val/dfl_loss：
含义：验证集上的分布聚合损失。
趋势：随着训练的进行，验证集的 DFL 损失持续下降，说明模型在回归目标位置时的精度逐渐增强。
性能指标：
metrics/precision(B)：
含义：训练过程中的精确率，表示预测为目标的样本中实际为目标的比例。
趋势：精度随着训练轮次的增加而提升，表明模型在预测正样本时的准确性逐渐提高。
metrics/recall(B)：
含义：训练过程中的召回率，表示所有真实目标中被正确检测到的比例。
趋势：召回率随着训练的进行持续上升，说明模型在训练集上识别出更多的正样本。
metrics/mAP50(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5，表示 IoU 阈值为 0.5 时的平均精度。
趋势：mAP50 随着训练轮次的增加不断提高，表明模型在此阈值下的整体检测性能越来越好。
metrics/mAP50-95(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5-0.95，表示多个 IoU 阈值下的平均精度。
趋势：随着训练的推进，mAP50-95 逐渐上升，表明模型的鲁棒性得到了提升，能够在更广泛的阈值范围内维持较高的检测精度。
总结：
（1）训练过程：模型在训练过程中损失逐渐减小，精度、召回率和 mAP 不断提升，表明模型逐步学会了如何更好地进行目标检测。
（2）验证集表现：验证集的损失曲线和指标趋势显示，模型不仅在训练集上表现良好，而且在验证集上也表现得相当稳健，具有较好的泛化能力。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
曲线说明：
蓝色曲线：
fall 类别，mAP@0.5 = 0.976
橙色曲线：
with jacket 类别，mAP@0.5 = 0.979
绿色曲线：
with-helmet 类别，mAP@0.5 = 0.975
红色曲线：
without-helmet 类别，mAP@0.5 = 0.961
紫色曲线：
without-jacket 类别，mAP@0.5 = 0.944
蓝色粗线：
所有类别的平均性能，mAP@0.5 = 0.967
蓝色粗线：
代表所有类别的 平均精度（mAP@0.5），该值为 0.966。这条曲线展示了整体模型的表现，尽管 Black Rice 类别较差，但总体模型表现仍然非常优秀。
总结：
这张Precision-Recall曲线显示，模型在多个类别上的表现相似，with jacket 和 fall 类别的精度和召回率较高，整体 mAP@0.5 达到 0.967，表现良好。
混淆矩阵 (Confusion Matrix) 分析
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，它显示了模型在每一类别上的预测结果与实际情况的对比。
结论：
模型在多个类别上表现良好，但在一些相似类别之间存在较多的误分类，尤其是 fall 和 with jacket 类别，且 background 类别的误分类较为明显
4.检测结果识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
imgTest.py 图片检测代码如下：
加载所需库：
（1）from ultralytics import YOLO：导入YOLO模型类，用于进行目标检测。
（2）import cv2：导入OpenCV库，用于图像处理和显示。
加载模型路径和图片路径：
（1）path = ‘models/best.pt’：指定预训练模型的路径，这个模型将用于目标检测任务。
（2）img_path = “TestFiles/imagetest.jpg”：指定需要进行检测的图片文件的路径。
加载预训练模型：
（1）model = YOLO(path, task=’detect’)：使用指定路径加载YOLO模型，并指定检测任务为目标检测 (detect)。
（2）通过 conf 参数设置目标检测的置信度阈值，通过 iou 参数设置非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值。
检测图片：
（1）results = model(img_path)：对指定的图片执行目标检测，results 包含检测结果。
显示检测结果：
（1）res = results[0].plot()：将检测到的结果绘制在图片上。
（2）cv2.imshow(“YOLOv8 Detection”, res)：使用OpenCV显示检测后的图片，窗口标题为“YOLOv8 Detection”。
（3）cv2.waitKey(0)：等待用户按键关闭显示窗口
执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
这段输出是基于YOLOv8模型对图片“imagetest.jpg”进行检测的结果，具体内容如下：
图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为448×640像素。
检测结果：
（1）with jacket：穿着夹克（检测到2个）
（2）with-helmet：戴着安全头盔（检测到2个）
处理速度：
（1）预处理时间: 3.0 毫秒
（2）推理时间: 39.8 毫秒
（3）后处理时间: 66.2 毫秒
总结：
（1）模型能够成功检测到图像中的两个穿夹克的工人和两个戴安全头盔的工人，并输出了相关信息。
（2）处理速度非常快，推理和后处理时间均保持在合理范围内，适用于实时应用。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.主要功能：
（1）可用于实际场景中的工地工人异常行为;
（2）支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
（3）界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
（4）支持图片或者视频的检测结果保存；
2.检测参数设置：
（1）置信度阈值：当前设置为0.25，表示检测系统只会考虑置信度高于25%的目标进行输出，置信度越高表示模型对检测结果的确信度越高。
（2）交并比阈值：当前设置为0.70，表示系统只会认为交并比（IoU）超过70%的检测框为有效结果。交并比是检测框与真实框重叠区域的比值，用于衡量两个框的相似程度，值越高表明重叠程度越高。
这两个参数通常用于目标检测系统中，调整后可以影响模型的检测精度和误检率。
语音提醒（Voice Reminder）:
（1）异常语音提醒：（警告：工人工地行为异常，请注意！）
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
用时（Time taken）:
（1）这表示模型完成检测所用的时间为0.040秒。
（2）这显示了模型的实时性，检测速度非常快。
目标数目（Number of objects detected）:
（1）检测到的目标数目为4，表示这是当前检测到的第1个目标。
目标选择(下拉菜单)：全部:
（1）这里有一个下拉菜单，用户可以选择要查看的目标类型。
（2）在当前情况下，选择的是“全部”，意味着显示所有检测到的目标信息。
3.检测结果说明：
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
目标选择：
（1）提供选择检测目标的选项，这里显示为全部，说明当前显示的是所有检测到的目标。
结果（Result）:“工地工人摔倒”，表示系统正在高亮显示检测到的“fall”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“工地工人摔倒”类别的置信度为86.51%。
（2）置信度反映了模型的信心，置信度越高，模型对这个检测结果越有信心。
目标位置（Object location）:
（1）xmin: 180, ymin: 422：目标的左上角的坐标(xmin, ymin)，表示目标区域在图像中的位置。
（2）xmax: 545, ymax: 554：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。
这些坐标表示在图像中的目标区域范围，框定了检测到的“工地工人摔倒”的位置。
这张图显示了一个检测系统的具体结果，包括检测到的目标类型、置信度以及目标在图像中的位置坐标。这类界面通常用于显示模型在图像中定位和识别到的目标，并提供相关的位置信息和置信度评分。
3.图片检测说明
（1）工地工人摔倒
（2）工人未穿安全背心
（3）工人未带安全帽
（4）工人穿着安全背心
（5）工人戴安全帽
操作演示如下：
（1）点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
（2）点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统识别出图片中的大米品种分类与品质，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型、置信度、以及目标的位置坐标信息。
4.视频检测说明
点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统对视频进行实时分析，检测到工地工人异常行为检测结果。表格显示了视频中多个检测结果的置信度和位置信息。
这个界面展示了系统对视频帧中的多目标检测能力，能够准确识别工地工人异常行为，并提供详细的检测结果和置信度评分。
5.摄像头检测说明
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头。
检测结果：系统连接摄像头进行实时分析，检测到工地工人异常行为并显示检测结果。实时显示摄像头画面，并将检测到的行为位置标注在图像上，表格下方记录了每一帧中检测结果的详细信息。
6.保存图片与视频检测说明
点击保存按钮后，会将当前选择的图片(含批量图片)或者视频的检测结果进行保存。
检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
保存的检测结果文件如下：
（1）图片保存
（2）视频保存
– 运行 train.py
1.训练参数设置
加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
虽然在大多数深度学习任务中，GPU通常会提供更快的训练速度。
但在某些情况下，可能由于硬件限制或其他原因，用户需要在CPU上进行训练。
温馨提示：在CPU上训练深度学习模型通常会比在GPU上慢得多，尤其是像YOLOv8这样的计算密集型模型。除非特定需要，通常建议在GPU上进行训练以节省时间。
2.训练日志结果
这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。
训练总时长：
（1）模型在训练了150轮后，总共耗时 9.903 小时。
（2）本次训练使用了 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 显卡。
（3）表现出较高的训练效率，得益于YOLOv8模型的优化设计和高性能硬件的支持。
验证结果：
（1）mAP50： 96.7%
（2）mAP50-95： 73%
速度：
（1）0.1ms 预处理时间
（2）0.9ms 推理时间
（3）0.6ms 后处理时间
（4）表明模型推理效率高，适合实时检测。
结果保存：
（1）Results saved to runs\detect\train_v8：验证结果保存在 runs\detect\train_v8 目录下。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
YOLOv8模型在150轮训练后取得了良好的精度，尤其是在mAP50指标上达到了96.7%，但在多个IOU阈值下的mAP50-95精度略低，仍有优化空间。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
– 客服QQ：3666308803
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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