安全帽检测系统设计

宁波市镇海蛟川书院 钱昱成 符水波

为解决工地场所人员的安全隐患问题，提出了一种基于计算机视觉技术与人工智能技术相结合的安全帽检测系统。设计了一种与特征图深度融合的改进YOLOv3算法，它能够捕捉到原图像中更多中小型目标物体的图像信息，使得系统模型更加关注、学习这一块图像信息，进而能够更好的完成对安全帽佩戴检测这一任务。实验结果表明，该系统能够对工地中的工人进行实时、高效检测，有效的减少工地场所安全隐患。

据2020年的全国安全生产数据分析，其发现生产安全事故中有94%的原因是作业技术人员的不安全行为所导致，如越权限进入工地场所、违规操作、未正确佩戴安全保护设备、操作失误等行为。在施工过程中，正确佩戴安全帽是一项基本规定。由于缺乏监督，工人不戴安全帽所造成的安全事故时有发生。为了解决施工人员的安全隐患，有必要对施工人员的安全帽进行检查，降低因不正确佩戴安全帽而造成的事故发生率。

生产安全问题一直是一个社会关注度极高的话题。实现智能视频监控安全帽佩戴是安全生产环节必不可少的。胡恬等人使用YCbCr模型，利用不同人群肤色差异进行定位、采取小波变换进行数据预处理，通过训练神经网络检测图像中人员是否佩戴安全帽。杨莉琼利用SVM分类器对脸部上方是否有安全帽进行判断，进而实现对工人安全帽佩戴行为的实时检测和预警。……