2022年最新安全帽佩戴识别系统

研究显示：以基于YOLO算法为基础的安全帽佩戴识别检测方法已经被北京富维图像技术有限公司所实现并成功应用到大型建筑工地的安全帽佩戴识别系统。它的优势是运行不需要GPU，只需CPU； 全方位多角度识别； 识别距离可达百米，是行业产品的两倍。2022年，人工智能、深度学习、AI模型等高科技技术已经深度应用在安全帽佩戴识别系统。

安全帽佩戴识别检测算法精度低（行业诟病）

针对现有的安全帽佩戴识别检测算法精度低、检测干扰强的问题。北京富维图像技术有限公司的研发团队联合国内外一些领先的技术提出一种基于YOLO算法的目标检测算法。结果表明，采用YOLO算法对安全帽佩戴识别的平均检测准确率为96.5%，对人头的平均检测准确率为94.7%。

安全帽佩戴识别系统实际场景

北京富维图像技术有限公司研发的安全帽佩戴识别系统主要会集中企业的高危地区。例如参与湖北长江电力智慧安全管控系统安全项目建设方面，北京富维图像技术有限公司着力在与门禁系统紧密结合。积极采用360度大视野安全帽佩戴识别检测系统，通过自动识别人员与安全帽等特征为安全员对现场监督提供有力保障。当施工人员尤其是年纪大的施工人员要想进入危险施工区，就必须经过闸机等门禁系统。一旦施工人员没有按照要求佩戴安全帽，就不能打开门禁闸机。

同时使用的场景还有施工作业现场。例如北京富维图像技术有限公司参与阿里飞天园区智业部达摩院项目。在施工作业现场就配套了安全帽佩戴识别检测系统。有些施工人员由于安全意识不强烈、安全帽戴在头上影响干活、摘掉一会儿想凉快凉快等原因就会取下安全帽。所以有必要在施工现场增加配套安全检测系统。

当安全帽佩戴识别检测系统监控作业人员没有佩戴安全帽时，警报就会拉响，并进行广播警告，让施工人员第一时间意识到错误并改正危险行为。同时，该系统也会把警报对应的截屏和视频保存在数据库中，便于以后做数据分析，进一步优化安全帽佩戴识别检测系统。与此同时，安全帽佩戴识别系统能够依据时间范围查看和播放报警记录和警报截屏，进一步提高了监控区域监管的效率，形成了强劲的管理监控效果，降低并减少了安全事故的产生。

目前，这套最新研发的安全帽佩戴识别已经投入使用。在华东地区，《萧山机场项目》《合肥TCL冰箱安全管控项目》《苏州中石油防渗改造信息化项目》等都已经使用了北京富维图像技术有限公司的安全帽佩戴识别检测系统。【安全第一&人命关天】一直是建筑施工行业长鸣不止的警钟，希望更多的朋友前来洽谈咨询。