智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！

1.区域入侵检测是通过识别目标之后或者目标坐标位置，判断目标坐标是否在所规定的区域内出现，使用在电子围栏，不安全区域入侵检测，智慧城市，安防监控等领域。 2.这里的编译环境是Win 10, vs2019,OpenCV4.5, 目标检测算法用的yolov5,实现语言使用的语言是C++。 3.算法实现与项目配置可以参数我的博客：基于目标识别的区域入侵检测——C++实现从获取区域到检测入侵目标