help manual

项目注意事项.txt

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+1）安全帽、安全带、跨越围栏检测：yolo_safehat_det_flask_stream
+算法：YOLOv5
+前端：Flask、HTML
+（1）安装环境：
+	>=Python3.6
+	其他的运行报错缺什么安装什么
+
+（2）配置大模型：
+   	如果使用工大刘博士的环境，需要安装VPN工具（OpenVPN Connect），参照刘博士内网VPN连接文档.zip；
+  	本地cmd打开控制台输入：ssh -p 12222 -L localhost:7861:localhost:7861 bns001@cistation.tpddns.cn  密码：bns001
+  
+（3）运行：
+	代码根目录找到app.py，Pycharm右键run app.py或者控制台python run app.py即可运行
+	运行完成浏览器访问http://127.0.0.1:5000/
+（4）文件目录：
+	Flask主文件位于app.py下
+	前端文件位于templates下，
+    	检测代码位于camera.py文件下
+
+
+--------------------------------------------
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+2）安全帽头盔数字识别：yolo_safehat_num_v8
+算法：YOLOv8
+
+（1）安装环境：
+	>=Python3.8
+	其他的运行报错缺什么安装什么
+（2）运行：
+	1）测试：
+		运行主目录下的test.py文件，
+			model2 = YOLO(r'D:\1BNS_projects\yolo_safehat_num_v8\weights\best.pt')用于修改权重
+			odel2.predict(r'D:\1BNS_projects\yolo_safehat_num_v8\test_data\person.mp4',save=True)用于更改检测对象
+	2）训练：
+		运行主目录下的train.py文件，训练参数修改safehat.yaml文件
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