一、背景
在工业生产、建筑施工、矿山开采、交通运输等许多行业中，安全帽都是必须佩戴的个人防护用品。传统的安全帽检测方法主要依靠人工巡视，需要大量的人力和时间，并且可能存在巡视不全面、漏检等问题。 利用计算机视觉技术实现的人员识别与安全帽检测系统，可以对工地进行全天候监控，并且能够自动检测和警报未佩戴安全帽的工人，从而提高工地安全性和管理效率。
二、难点
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复杂的场景：在工地上，人员和机械设备密集，环境复杂，很容易产生遮挡、光照不足等问题，导致检测难度增加。
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安全帽颜色和样式的多样性：不同工地上的安全帽颜色和样式可能各不相同，而且颜色可能会因为时间和使用情况的不同而产生变化，因此对于算法来说，对于多样性的处理是一个很大的挑战。
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实时性要求高：在工地上进行安全帽检测需要实时性，因为在安全帽缺失的情况下，一旦发生意外，后果将会非常严重，所以算法需要在实时性和准确性之间做出权衡。
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人脸遮挡问题：在工地上，人员可能会佩戴口罩和其他遮挡物，使得人脸识别难度加大，进而影响安全帽检测的准确性。
因此工地安全帽检测需要克服复杂的场景、多样化的安全帽样式、实时性要求高以及人脸遮挡等难点，才能实现精准有效的安全帽检测。
三、技术方案
（1）软件设计
1.图像采集：用摄像头采集工地实时图像和视频
2.图像预处理：对图像中可能存在的噪点、光照不足等问题，进行预处理、图像增强
3.目标检测算法：采用YOLO等算法进行人员和安全帽检测
4.数据标注：将采集到的图像进行标注，标注出人员和安全帽位置
5.算法训练：使用标注好的数据集对目标检测算法进行训练
6.系统集成：构建完整的系统，web端+移动端
（2）硬件设计
1.图像采集设备：摄像头，如海康威视。注意安装位置、角度、数量等
2.数据处理器：用高性能的计算机或嵌入式设备对图像进行处理和算法运算
3.存储设备：硬盘等存储设备存储采集到的图像
4.网络通信设备：系统需要使用网络设备对算法模型和采集到的图像进行传输和交互
5.前端设备：系统需要使用显示器、触摸屏等设备作为前端界面，提供人机交互功能
四、目标检测
采用YOLOV5算法，主要步骤如下：
1.数据标注 （用cpu第一次跑YOLOV5，选取了120张猫的图片做实验，用labelme进行标注）
2.数据训练： 将标注好的数据集，进行训练，由于用CPU跑的，120张图片花费了6个多小时。 在runs/train/exp中查看训练结果
3.数据测试 ：发现将cat识别成了personԅ(☉Д☉)╮，原因在训练时cat.yaml文件中的类别name未修改成cat
五、安全帽检测
安全帽数据权重的训练步骤和上述一样，这里提供已经训练好的权重：
图片测试：如下，在大量数据集的训练下，map值在0.95左右，准确度高
视频检测：
摄像头检测：
六、尚未解决的问题
1.未能检测安全帽是否佩戴正确
难点：现实环境中易受到光线、角度、遮挡等影响；
想法：采用多种技术，如在安全帽上安装智能传感器，测试佩戴者是否正确佩戴安全帽（但会增加成本问题）；
2.未能检测不同颜色的安全帽
难点：现实环境中受光线、距离等影响；
想法：数据标注时，标记上每个安全帽颜色；图像预处理时，去噪、颜色空间转换等，提高准确性；
3.未能提醒人员佩戴好安全帽
想法：采用多种技术，当摄像头检测到人员未佩戴安全帽时，实时信息反馈给安全员；智能安全帽也会发出警告声音。
七、小结
这本文章源于计算机视觉课程的一个汇报PPT，写得比较简单、存在很多不足。当时，我把主要的时间精力花在了yolov5实验上，yolov系列很强大，应用范围很广，希望今后有很多的精力学习YOLOV。