基于yolov8安全帽检测的系统
项目描述： 安全头盔检测（计算机视觉）
1.自训练数据集153服务器托管网8张数据图片，进行标注，并进行100轮的训练，准确率达0.966
2.使用 Flask 和 Ultralytics YOLOv8 模型开发了一个 Web 应用程序来检测图像中的安全头盔。
3.利用 OpenCV 和 NumPy 库进行图像处理和操作。
4.使用 HTML、CSS 和 JavaScript 实现用户友好的前端界面，允许用户输入图像 URL 并查看检测的结果。
5.集成的 AJAX 请求可实现应用程序的前端和后端组件之间的无缝通信。
6.将应用程序部署在本地服务器上，以实现远程访问并与安全头盔检测功能交互。
输入图片url对图片进行检测分析
实时检测调用摄像头进行实时检测
下载 包售后部署
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