安全（quán）帽公司生產（chǎn）安全帽（mào）是應用最廣泛的工人頭部防護裝備（bèi）之一，廣泛應用於機械、建築、礦山、交通、冶金、電力（lì）等行業，本文論述（shù）了一套（tào）以衝（chōng）擊（jī）加速度為測試參數的（de）測量裝置的設計，從而科學地評價安全帽的（de）側向衝擊防護性能。

安（ān）全帽公司生產安全帽實時檢測方法，包（bāo）括以下步驟：第一步：獲取電源（yuán）監控視頻，對電源監控視頻進行預處（chù）理和規範化（huà）；第二步：將第一步處理的視頻幀輸入到posenet模型中，得到視頻幀（zhēn）中人員的骨架信（xìn）息；第三步：根據員工骨架信息計算安（ān）全帽（mào）的（de）位置；第四步：利用vgg16訓練（liàn）模型檢測員工安全帽（mào）佩戴情況；第五（wǔ）步：確定檢測幀數是否達到設（shè）定的閾值。如（rú）果未達到，則重複步驟1至4，如果達到，則執行步驟6；第六步：通過檢測多個連續視頻幀（zhēn），綜合分析每一幀的分類結果，得到佩（pèi）戴（dài）安全帽的結果。本（běn）發明能準確、快速地檢測員工安全帽（mào）的佩戴狀態，適應各種電氣工作環（huán）境。在煤礦（kuàng）生產中，由於工人（rén）不戴安全帽（mào）而受傷的事故時有發生。為了建立數（shù）字安全帽（mào）監測係統，提出了一種基於卷積（jī）神經網絡的安全帽佩戴檢測模（mó）型。采用先進（jìn）的darknet53網（wǎng）絡作為模型主幹，提取圖像的特征信息，引入注意機製，豐富特征之間的信息傳遞，增強模型的泛化能力。最（zuì）後，生成了（le）安全帽佩戴（dài）預訓練數據集和（hé）實際礦井場（chǎng）景數（shù）據（jù）集，並在pytorch平台上進行了綜合對（duì）比實驗，驗證了模型（xíng）設計的有效性。在實際礦場數據集上獲得（dé）了（le）92.5 map的良好性能。

安全帽公司生產安全帽具（jù）有警示（shì）功能，包括安全（quán）帽本體，其特征（zhēng）在於：安全帽上設有檢（jiǎn）測和警示裝置（zhì）；該檢測報警裝置由標誌信息檢測（cè）模塊、單片機STM32F103、覆盆子餅3b、疲勞監測模（mó）塊、報警模塊、定位（wèi）模塊和WiFi模塊組成；操作人員戴安全帽工作時，將操作人（rén）員（yuán）的眼睛特征和身體體（tǐ）征實時（shí）傳送（sòng）給raspberry pie 3B。樹莓派3B判斷操作人員是否疲勞或生病（bìng），並（bìng）控製報警模塊發（fā）出（chū）報警聲、光和振動，以便及時提醒操作（zuò）人員，避免事故發生。