浅析YOLO目标检测算法AI安全帽识别技术及场景应用[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

安全帽是建筑业、制造业等工业生产中重要的劳保工具，应用十分广泛。但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常重要且必要的。

通过人工监控安全帽的佩戴情况，不仅会消耗大量人力而且往往会造成漏检的风险，随着近年来计算机视觉技术的发展与进步，基于AI深度学习的目标检测算法，已经成为安全帽佩戴检测的落地应用场景之一。

1、安全帽识别算法的工作原理

1）判断工人存在的区域，使用人脸检测模块对人脸进行标记；

采用YOLOv5算法，其目标检测框架可以实现对多类目标物体的检测。

2）提取工人头部子区域；

统一在各区域的中部靠上方部分提取，将提取区域固定为正方，将分离出来的头部区域再输入到之后的网络中作后续分析。

3）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。

用二分类法完成对是否佩戴了安全帽的情况进行判断。

2、算法嵌入硬件

TSINGSEE青犀视频近期发布的边缘计算硬件AI安全生产摄像机，内嵌多种AI深度学习算法，其中包括安全帽佩戴检测。将AI安全生产摄像机与EasyCVR视频平台结合使用，通过安全帽检测，可以有效地来检测工人是否合规穿戴个人防护装备，提高视频监控应用在行业多场景下的智能分析与处理能力。

AI摄像机的安全帽检测功能：

• 支持对红蓝黄白颜色安全帽进行检测与识别（也可定制其他颜色）；
• 支持同屏多人；
• 支持不同光线；
• 检测距离：50m；
• 过滤干扰。

还可以实现以下功能：

• 实时监测，一旦检测到异常便立即触发告警，并通过HTTP/HTTPS API将告警信息推送至EasyCVR视频融合管理平台。
• 支持Android、iOS、Web、Windows、Linux平台的SDK，实现基于P2P技术的公网视频访问。
• 支持P2P，无需公网IP及端口映射，实现快速网络部署。
• 支持心跳，并通过EasyCVR可视化平台展示设备状态，设备运行、网络环境、带宽等情况一目了然。
• 摄像头支持ONVIF，方便快速接入EasyCVR视频融合云服务系统。
• 可选支持通过外部设备开关信号触发执行相应动作，动作可定制，如识别到火焰时可联动消防喷淋设备进行洒水灭火。
• 支持全双工语音对讲，当摄像头监测到异常时如未佩戴安全帽，可联动语音装置进行语音提醒。
• 支持最大256GB存储卡，存储录像更方便。

3、场景应用

安全帽检测在企业安全生产场景中的方案运用：

1）前端设备：AI安全生产高清摄像机
2）云服务端：EasyCVR视频融合云服务平台
3）客户终端：PC、智能手机、平板、微信端等

将安全生产AI摄像机部署在工地的各个出入通道口、施工作业区域等位置，对监控范围内的工作人员实时监测是否佩戴安全帽、是否穿戴反光服。当检测到进入施工场地的人员未佩戴安全帽/未穿戴反光服时，将及时抓拍保存，并联动语音广播发出警报提示，同时将告警信息传送到平台。

4、其他拓展算法

除了安全帽检测，AI安全生产摄像机内置的算法还包括烟火检测、室内通道堵塞检测、离岗睡岗检测、人员入侵检测、周界入侵检测、室外消防通道占压检测等。更多信息，欢迎关注我们的更新。