在本文中，将探讨如何使用OpenCV和ImageAI库来训练AI检测工人是否佩戴安全帽。这是一个重要的应用案例，因为许多公司必须确保工人有适当的安全设备。但学到的知识远不止于此，通过本系列文章，将能够使用AI检测图像或视频流中的任何物体。
目前，正处于本系列的第3篇文章，共6篇。在本篇文章中，将安装OpenCV和ImageAI以进行物体检测，寻找训练数据，使用预训练模型进行物体检测，并准备图像以进行物体检测。
ImageAI的GitHub仓库存储了许多用于图像识别和物体检测的预训练模型，包括ResNet、YOLOv3和TinyYOLOv3。由于希望构建一个在视频中也能工作的、准确性合理的检测程序，选择YOLOv3。
首先，需要下载模型并将其加载到检测器中。以下是Python代码示例：
import os
import requests as req
modelYOLOv3 = 'https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/1.0/yolo.h5'
if not os.path.exists('yolo.h5'):
r = req.get(modelYOLOv3, timeout=0.5)
with open('yolo.h5', 'wb') as outfile:
outfile.write(r.content)
这段代码将下载模型并将其保存到项目的根目录中，以便使用。
模型下载完成后，需要将其加载到检测器中。以下是Python代码示例：
from imageai.Detection import ObjectDetection
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsYOLOv3()
detector.setModelPath('yolo.h5')
detector.loadModel()
这段代码将模型加载到检测器变量中。首次使用检测器时，可能会收到一些警告，但这些警告可以忽略。
如果只想检测图像中的人员，ImageAI提供了一个过滤对象的方法。以下是Python代码示例：
peopleOnly = detector.CustomObjects(person=True)
detectedImage, detections = detector.detectCustomObjectsFromImage(custom_objects=peopleOnly, output_type="array", input_image="people/{0}".format(randomFile), minimum_percentage_probability=30)