针对你的具体需求：
任务 ：检测文件夹中的图片（或视频流）中"两轮电动车骑行人员是否戴头盔"
部署环境 ：一台无独立显卡的电脑 （即仅靠 CPU 运行）
要求 ：有一定的实时性（如每秒处理多帧）
我们来综合分析是否适合使用 YOLOv8n。
✅ 结论先行：
推荐使用 YOLOv8n，但需配合模型优化（如 ONNX + CPU 推理加速），是当前最适合你场景的方案。
一、为什么 YOLOv8n 是合适的选择？
1. 模型轻量，适合 CPU 推理
- 参数量仅约 300万，模型文件 ~11MB
- 计算量小（~8.2 GFLOPs），对 CPU 压力小
- 在无 GPU 的情况下，是唯一能在 CPU 上实现"准实时"性能的 YOLOv8 版本
2. 推理速度快（在 CPU 上仍可用）
| 硬件 | YOLOv8n 近似 FPS（640×640） |
|---|---|
| Intel i5/i7 笔记本 CPU | 10 ~ 20 FPS |
| Intel i7 台式机 / 服务器 CPU | 15 ~ 25 FPS（开启 ONNX 后更高） |
✅ 虽达不到 GPU 上的 200+ FPS，但在 CPU 上仍可实现 每秒处理 10~20 帧，满足"基本实时"需求（如监控视频 15 FPS）。
二、如何进一步提升 CPU 上的实时性？
✅ 推荐优化路径：YOLOv8n → 导出为 ONNX → 使用 ONNX Runtime 推理
步骤 1：导出为 ONNX 模型（一次操作）
python
from ultralytics import YOLO
# 加载训练好的模型
model = YOLO('yolov8n-helmet.pt') # 你训练的头盔检测模型
# 导出为 ONNX 格式（用于 CPU 高效推理）
model.export(format='onnx', imgsz=640)生成 yolov8n-helmet.onnx
步骤 2：使用 ONNX Runtime 进行 CPU 加速推理
python
import onnxruntime as ort
import cv2
import numpy as np
# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession('yolov8n-helmet.onnx', providers=['CPUExecutionProvider'])
# 图像预处理
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = img.transpose(2, 0, 1) # HWC -> CHW
img = img.astype(np.float32) / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)
# 推理
outputs = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: img})
# 后处理（NMS、解码输出等，可使用 ultralytics 的 utils 或自己实现）⚡ ONNX Runtime 在 CPU 上比原生 PyTorch 快 30%~50%，且内存占用更低。
三、训练建议：如何让 YOLOv8n 更适合"头盔检测"？
1. 数据集要求
- 至少 1000~2000 张标注图像（骑行人员 + 是否戴头盔）
- 标注两类：
person和helmet（或with_helmet/without_helmet） - 覆盖白天、夜晚、雨天、遮挡、不同角度等场景
2. 训练命令（示例）
bash
yolo train model=yolov8n.pt data=helmet.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=323. 推理时可加逻辑判断：
python
# 检测到 person 但附近无 helmet → 报警"未戴头盔"四、实时性评估（CPU 环境）
| 方案 | 预估 FPS（i7 CPU） | 是否满足实时？ |
|---|---|---|
| PyTorch 直接推理 | ~10-15 FPS | 勉强实时 |
| ONNX + ONNX Runtime | ~18-25 FPS | ✅ 满足 15~20 FPS 实时需求 |
| 降低输入分辨率（如 320×320） | ~30+ FPS | ⚡ 更快，但精度略降 |
✅ 建议：使用
imgsz=640训练，推理时可尝试320或480平衡速度与精度。
五、替代方案对比
| 模型 | CPU FPS | 精度 | 是否推荐 |
|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 15~25 FPS | 中等（可微调） | ✅✅✅ 强烈推荐 |
| YOLOv8s | 8~12 FPS | 较高 | ❌ 太慢，不推荐 |
| YOLO-NAS Nano | 类似 | 类似 | 可试，但生态弱 |
| MobileNet-SSD | 20+ FPS | 较低 | 可用，但精度不如 YOLO |
六、部署建议总结
| 项目 | 推荐方案 |
|---|---|
| 模型选择 | ✅ YOLOv8n |
| 推理引擎 | ✅ ONNX + ONNX Runtime（CPU 优化） |
| 输入分辨率 | 640×640（训练），可 480×480（推理提速） |
| 实时性 | ✅ 可达 15~25 FPS，满足基本实时 |
| 后处理 | 添加"人有头但无头盔"逻辑判断 |
| 部署方式 | 脚本遍历文件夹 / 接入摄像头视频流 |
✅ 最终建议流程
- 收集并标注"骑电动车是否戴头盔"数据集
- 使用
yolov8n.pt微调训练 - 导出为
.onnx模型 - 使用 ONNX Runtime 在无显卡电脑上推理
- 实现文件夹批量处理或接入摄像头实时检测
如果你需要，我可以提供：
- 完整的 ONNX 推理代码模板
- 数据标注格式（YOLO 格式）
- 头盔检测的
data.yaml示例 - 如何判断"未戴头盔"的逻辑代码