YOLOv8安全帽检测模型实现

YOLOv8 的安全帽检测功能挺实用的，模型轻量、部署也方便。你只要用点基础的 Python+OpenCV 知识，配合官方的模型，就能快速跑起来。适合那种需要做施工现场、厂区监控那类项目的前端同学，不用啃太硬的 CV 底层逻辑也能搞定。

YOLOv8 的检测速度和精度都还不错，是识别安全帽这类颜色和轮廓的目标，效果挺稳。像是你有摄像头视频流，丢进模型里实时跑个predict()函数，结果直接可视化展示，响应也快。

项目源码结构也比较清晰，不会太绕。常用的入口文件是detect.py，配置文件用的yaml，模型加载就用torch.hub.load()，标准。建议你把推理和 UI 分开写，这样后期对接前端也容易维护。

如果你要深入了解一下 YOLOv8 的其他资源，可以看看这些文章：

• YOLOv8 安全帽目标识别系统：完整应用场景
• 目标检测 yolov8 源码运行调试：适合拿来直接跑
• FPS 测试结果：看看在你机器上性能咋样

如果你对比着用过YOLOv5或者YOLOv4，那 YOLOv8 的改进点会更。模型结构更优雅，训练接口也更统一。建议搭配 PyTorch 1.13 以上版本，用conda配个虚拟环境更稳当。

哦对了，记得测试时候别直接用线上摄像头，先录一段本地视频调模型效果，省得调来调去没个准。如果你刚好在做前后端联调的工作，这套方案拿来改成 API 服务也挺方便。