Phát triển hệ thống giám sát người điều khiển xe máy có đội mũ bảo hiểm hay không, phát hiện vi phạm chở quá số người trên xe máy. Hệ thống có thể:

• Phân tích ảnh, video hoặc stream từ ESP32-CAM.
• Ghi log vi phạm vào file CSV.
• Lưu ảnh người vi phạm.
• Hiển thị thống kê và số liệu theo thời gian thực.

├── app.py                 # Flask app chính
├── best.pt               # Mô hình YOLOv8 đã huấn luyện
├── templates/            # HTML frontend
│   ├── index.html
│   ├── stream.html
│   ├── video.html
│   └── stats.html
├── static/
│   ├── uploads/          # Ảnh/video gốc
│   └── outputs/          # Ảnh/video đã xử lý
├── logs/
│   ├── violations.csv    # Log vi phạm
│   └── images/           # Ảnh người vi phạm (crop từ khung hình)
└── requirements.txt      # Danh sách thư viện

python -m venv venv
venv\Scripts\activate   # Windows
source venv/bin/activate  # Linux/macOS

pip install -r requirements.txt

python app.py

Truy cập tại: http://127.0.0.1:5000

• Khi phát hiện người không đội mũ bảo hiểm (class_id == 1) hoặc vi phạm, hệ thống:

  • Lưu ảnh crop phần người vi phạm vào logs/images/

  • Ghi vào logs/violations.csv gồm:

    • time: thời gian vi phạm
    • violation: loại vi phạm ("No Helmet", "With Helmet")
    • image: tên ảnh crop

Bạn có thể tự huấn luyện mô hình best.pt với dữ liệu nhãn đội mũ bảo hiểm:

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640

• index.html: Giao diện chính để upload ảnh/video
• stream.html: Hiển thị camera ESP32-CAM
• stats.html: Biểu đồ thống kê số lượng người vi phạm

• Python 3.8+
• OpenCV, Flask, Ultralytics, Pandas