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套用說明
YOLOv8物件檢測模型基於自訂數據集訓工地安全帽檢測模型，然後透過工具匯出模型為ONNX，基於OpenVINO實作模型推理，完成工人是否佩戴安全帽檢測辨識，根據檢測到的結果統計佩戴與未佩戴人數，在PyQT5打造的界面上顯示輸出檢測結果。
模型介紹
YOLOv8自訂安全帽檢測模型
模型的輸入與輸出資訊如下：
輸入格式：
NCHW = 1x3x640x640
輸出格式:
1x6x8400， xyhw+類別2 = 6，20x20+40x40+80x80=8400
模型推理基於OpenVINO框架，CPU即可執行。
界面設計
界面支持模型相關得參數設定、輸入影像路徑選擇與設定，相關界面設計如下：
程式碼實作與演示
程式碼實作與演示，設計兩個類，一個界面類實作參數化界面輸入與推理結果顯示，另外一個模型推理類執行緒，負責呼叫模型實作模型推理，返回推理結果。推理類與界面類之間透過訊號與槽機制實作數據交換。主界面呼叫界面類例項化與初始化，實作程式啟動，在子執行緒種實作推理，主執行緒種重新整理界面。完整的主程式呼叫程式碼實作如下：
# 初始化APP例項import platformapp = QtWidgets.QApplication(sys.argv)if 'Windows' == platform.system(): app.set style('Windows')# 初始化桌面容器main_win = QtWidgets.QMainWindow()# 設定APP視窗名稱main_win.setWindowTitle("安全帽測檢測 - 演示版本")# 初始化內容面板content_panel = YOLOv8InferPanel()# 設定視窗大小main_win.setMinimumSize(1340, 910)main_win.setCentralWidget(content_panel)# 請求顯示main_win.show()# 載入視窗並啟動Appapp.exec()
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