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引言
随着电动自行车保有量的快速增长，骑行者不佩戴头盔引发的交通安全事故死亡率居高不下。据公安部交通管理局数据显示，未佩戴头盔的电动自行车骑行者在事故中的头部受伤率是佩戴者的 3 倍以上，致死率更是高达 5 倍。传统依靠人工执法的头盔佩戴监管方式，存在效率低、覆盖面窄、人力成本高的问题，难以满足城市交通精细化管理需求。
基于深度学习的目标检测技术为解决这一痛点提供了有效方案。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为实时目标检测领域的主流技术，历经多代迭代已具备高精度、高速度的双重优势。其中，2024 年发布的YOLO11在网络结构、特征提取效率和小目标检测能力上实现显著突破，为电动车头盔检测场景提供了理想的技术底座。本系统旨在通过 YOLO11 算法，结合视频监控设备构建全自动、全天候的头盔佩戴检测体系，助力交通管理部门实现非现场执法，同时提升骑行者安全防护意识。
本系统可以识别检测2个类别：'没戴头盔', '戴了头盔'。
软件主界面
源码目录文件说明
一、环境安装
开发环境：Python3.10+Pyqt5+Yolo11
(1)安装python
先安装ananconda软件，官网地址：https://www.anaconda.com/download
安装完成后，在conda命令窗口，使用命令"conda create -n py310 python=3.10"创建3.10的虚拟环境
然后激活虚拟环境"conda activate py310"，然后再进行依赖库的安装。
(2)安装软件所需的依赖库
（注意：输入命令前，命令行需先进入项目目录的路径下，不然会提示找不到文件）
运行下方命令
pip install -r requirements.txt二、软件核心功能介绍及效果演示
环境安装完成后，直接运行mainpro.py文件即可打开程序。
(1)软件核心功能
1、图片检测功能：选择对应图片路径，即开始自动检测该图片并显示检测结果
2、文件检测功能：选择对应文件夹路径，即开始自动检测该文件夹下的图片并显示检测结果
3、视频检测功能：选择对应视频路径，即开始自动检测该视频并显示检测结果到界面
4、摄像头检测功能：开启摄像头，即开始自动检测摄像头下的监控并显示检测结果到界面
5、运行模式设置：可以勾选GPU还是CPU运行，当电脑上没有GPU时，底层自动默认CPU运行
6、最小置信度设置：可以设置最小置信度，目标的置信度小于最小置信度时，则不会被识别到
7、保存数据：可以保存识别后的图片和视频，保存的图片和视频带有识别检测框和检测信息
8、实时显示检测结果：可以实时看到当前的检测结果，也可勾选识别到的某个目标，显示该目标的所有检测数据和检测框。
(2)软件效果演示
基于YOLO11深度学习的电动车头盔检测系统
三、模型的训练、评估与推理
(1)数据集准备与训练
将文件【datasets/dataset/data.yaml】中train,val,test数据集的路径改为自己项目数据集的路径，配置好对应的类别
然后运行train.py文件即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs/detect目录中。
(2)训练结果评估
已有的runs/train是我已经训练好的结果文件，含模型与所有过程内容。
(3)使用训练好的模型识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。我们将它复制到models文件夹下，后面软件启动后就会自动加载models文件夹下的best.pt文件进行推理识别
四、完整相关文件及源码下载链接
基于YOLO11深度学习的电动车头盔检测系统(带GUI界面)（Python源码+Pyqt5界面+6840张标注好的数据集+安装使用教程+训练好的模型+评估指标曲线+演示图片视频），开箱即用
yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，电动车头盔检测数据集，6840张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用
五、其他YOLO11实战项目下载链接
六、结束语
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取，也可私信或者加QQ联系获取。
该资源内项目代码都经过本人训练测试并运行成功，功能都OK的情况下才上传的，请放心下载使用！整套系统可参考学习，也可在此基础上略做修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设和作业等。有问题请私信我，提供技术支持。