工地安全是一项至关重要的任务，而安全帽的佩戴检测更是其中的重中之重。人工检测方法存在着时效性不足和监控不全面的缺点。随着人工智能技术的不断成熟，安全帽佩戴检测方案正逐渐崭露头角，成为监督安全帽佩戴的得力工具。本文将深入解析一款智能安全帽佩戴检测方案，助力提升工地安全管理水平。
1、功能介绍：
该方案基于人工智能技术，通过收集大量安全帽佩戴数据，并利用深度学习对软件模型进行训练，最终研发出一种可以代替人眼的AI算法。在应用中，该算法能够实时分析工地作业现场的视频画面，监测工人是否佩戴安全帽。一旦发现未佩戴安全帽的情况，安全帽检测系统将立即抓拍、存储，并发出警报提示，以提醒相关人员进行处理。这一算法的应用极大地提升了工地作业区域的管理效率，有效保障了工人的安全。
为确保安全帽检测的准确性，该算法能够检测市面上常见的各种颜色的安全帽，如红色、黄色、蓝色、白色、橘色等，在大多数场景下，检测准确率可达到95%。
2、工作原理：
1）首先，该方案使用人脸检测模块标记出工人的存在区域，并采用AI算法进行目标检测，实现对多种目标物体的检测。
2）然后，提取工人头部区域，统一在各区域的中部靠上方部分提取，并将其固定为正方形。随后，将提取出的头部区域输入到后续网络中进行进一步分析。
3）最后，对提取到的图像采用二分类方法，判断工人是否佩戴安全帽，从而完成对佩戴情况的判断。
3、效果展示
4、硬件载体：
适用于人员监控、作业规范、异常检测等场景。除了安全帽检测功能外，设备还内置了30多种算法功能，如离岗检测、区域入侵、未穿反光衣检测等。同时支持8、16、32路摄像头接入，并提供丰富的接口支持二次集成与开发，为多个场景提供视频智能分析解决方案。
# 训练集和验证集的 labels 和 image 文件的位置
train: ./score/images/train
val: ./score/images/val
# number of classes
nc: 3
# class names
names: ['person', 'head', 'helmet']
5、实际应用场景：
未佩戴安全帽检测算法可部署在工地、工厂等场所的摄像机上，实时监测工作人员是否佩戴安全帽。一旦发现未佩戴安全帽的情况，系统将抓拍保存并发出警报提示，同时将告警信息传送到平台，以便监管人员及时查看与处理。
6、应用意义：
该安全帽检测方案基于人工智能技术，可以实时监测和预警工人是否按要求做好安全防护措施，从而降低企业生产管理中的安全隐患，减少安全事故的发生。其广泛应用于煤矿、建筑工地、生产车间等行业，实现了从被动监督到主动监控的转变，为企业安全生产与监管提供了智能化支持。
