??傳統的生產現場管理是否佩戴安全帽就是靠人去看，這種方法太耗費時間，并且生產現場空間過大、人員過多，監管人員的精力是有限的，不能無時無刻都盯著你，這種傳統的管理方法已經無法滿足日益增長的需求。我們應該借助科技的發展，用更智能化的方式去對工地進行管理安全帽識別可自動檢測人員是否佩戴安全帽。在建筑工地、電力、煤礦、石化、冶金、化工等高危企業有效防范安全生產事故，無需人工干預，實現安全生產智能化管理。運用智能視頻分析結合最前沿深度學習技術，具有識別率高、兼容性強、性能穩定的特點。安全帽檢測的工作原理安全帽檢測系統是基于視頻流的智能圖像識別系統，利用的深度學習與大數據技術，通過自動識別人員與安全帽佩戴等特征為安全員對現場監督提供有力保障。本系統采用視頻圖像智能識別的方式，無需新增硬件，實時監控識別，實時報警，快捷方便中偉視界安全帽檢測系統，首先根據深度學習人的樣本，學習頭部樣本，再學習安全帽樣本，再檢測視頻中是否有這些樣本，然后再根據檢測到各種樣本的數量，首先判斷樣本數量是否相符，再判斷各種樣本是否相匹配，從位置、狀態、形態等各方面綜合判斷。安全帽識別的原理是用AI技術對工作現場的視頻進行實時分析，如果發現工作人員未按要求佩戴安全帽，系統會自動發出警報，在提醒管理人員的同時，系統會自動保存時間、地點及相應的照片作為依據，AI大潮之下，傳統的建筑工地也有許多方面得到了提升，除了人臉識別之外，智慧工地最關心的就是安全問題，如何將AI技術應用于安全方面呢？安全帽識別系統就是這些特殊區域的守護者。可以說，安全帽識別是應用在工地管理轉型升級的重要手段，為安全員進行現場監督提供有力的技術保障。在一些工地和礦區，現場經常有掉落物體，從安全的角度出發，所有進場的工作人員都必須佩戴安全帽。以前是通過監督人員巡查或觀看視頻來杜絕違規現象，但由于點多面廣，監管人員看視頻也看不過來，出現疏漏也在所難免，結果難以令人滿意。中偉視界安全帽識別系統很好地解決了這個難題，對不按要求佩戴安全帽的識別率極高，足以對違規行為形成震懾，為現場工作人員豎起一道安全的防火墻，讓智慧工地與安全生產充分聯合起來，從根本上解除管理者和監管部門的后顧之憂。安全帽檢測的技術優勢小像素識別在攝像機可視范圍內全面布控，這種應用于施工現場時非常有用，用小鏡頭大范圍查看，只要在監控范圍內，露出頭部就會被檢測到， 不給人有任何的僥幸心里，從而更有效的防止意外事故的發生的可能性。中偉視界安全帽檢測對較遠距離的安全帽也能檢測，只要安全帽或頭部在圖像中的像素能達到40*40以上就可以進行檢測。其他帽類識別 在現場有些施工人員喜歡帶具有遮擋太陽功能的帽子，為了一時舒服而忘記了安全，比較帶一些草帽、遮陽帽等，但這類帽子雖然能帶來涼快，但卻不能帶來安全，存在較大的安全隱患，夜晚、強光環境下識別 中偉視界安全帽識別不僅僅停留在室內和理想環境下的檢測，而施工現場環境往往是錯綜復雜的，太陽光、夜晚光線、車燈強光照射等不利于檢測的情況處處存在，在這些不利環境下就更加考驗算法的準確性了不同顏色識別 現場安全帽往往不只一種顏色，這就要求安全帽算法不針對一種款式或顏色進行識別，而是多種顏色都要能識別出來，當然，這就要求現場環境在夜晚的情況要進行補光，即不能在黑白視頻下進行多種顏色的安全帽檢測了 中偉視界安全帽檢測能檢測的安全帽顏色有紅、黃、藍、白等顏色集型識別當人員密集、扎堆時，是否能判斷出人員是否佩戴安全帽，也是重點檢驗安全帽檢測算法的一個重要指標，還有就是檢測速度，當有人出現就能判斷是否有佩戴安全帽了，而不是等到人員出來之后等很久才能檢測到，這個檢測速度不但在這種人員扎堆的情況下特別有用，只要人員一冒頭就能被檢測到，還在于有些施工人員在攝像機的一角出現時，算法能不能快速的捕捉到施工人員有沒有佩戴安全帽，而不是需要等到施工人員走到攝像機中間的時候才能檢測到，或者一些脫掉安全帽的情況能快速的被發現，這樣就是檢驗安全帽檢測算法是否優越的指標了。車上識別 半身識別有助于對于坐在操作工具上的人員檢測，檢測這些施工人員是否有佩戴安全帽，尤其是一些半敞開式車輛的司機人員，很容易忽視這個問題，但這部分人也存在較大危險。中偉視界安全帽檢測能檢測坐在半敞開工具車上的司機人員是否佩戴安全帽，當然，可以根據需要可以不檢測這部分人員的安全帽，根據項目現場的需要安全帽檢測的必要性安全帽佩戴檢測的功能很實用。現在國家相關部門對安全生產一直保持高壓態勢，但以前的安監手段已經明顯不能滿足要求。將人工智能與安全生產相結合是中偉視界的專業研究領域，也是優勢所在。將安全帽佩戴檢測（識別）的功能運用于智慧工地、智慧園區、智慧礦區、智能危化乃至智慧城市將是大勢所趨，是將安全監控由事后追責轉變為事先預警的關鍵技術，必將對安全監控的工作理念和工作方式帶來一次革新。