安全帽公司（sī）生產安全帽是應用最（zuì）廣泛的工人頭部防護裝備之一，廣（guǎng）泛應用於機械、建（jiàn）築、礦山（shān）、交通、冶（yě）金、電力等行業，本文（wén）論述了一套以衝擊加速度為測試參數的測（cè）量裝置的（de）設計，從而（ér）科學地評價安全帽的側向衝擊（jī）防護性能。

安全帽公司生產安全帽實時檢測方法，包括以下步驟：第一步：獲取電源監控視頻，對（duì）電源監控視頻進（jìn）行預處（chù）理和規範化；第二（èr）步：將第一步處理的視頻幀輸入到posenet模（mó）型中，得到視頻幀中人員的骨架信息；第三步：根據員工骨架信（xìn）息計算（suàn）安全帽的位置；第四步：利用（yòng）vgg16訓練模型檢測員工安全（quán）帽佩戴情況；第五步：確定檢測（cè）幀數是否（fǒu）達到設定的閾值。如果未達到，則（zé）重複步驟（zhòu）1至4，如果達到，則執（zhí）行步驟6；第六步：通過檢測多個連續（xù）視頻幀，綜合分析每一幀的分類結果，得到佩戴安全帽的結果。本發明能準確、快速地檢測員工安全帽的佩戴狀態，適應各種電氣工作環（huán）境。在煤礦（kuàng）生（shēng）產中（zhōng），由於工人不戴安全帽而受傷的事故時有發生。為了建立數字安全帽監測係統，提出了一種基於卷積（jī）神經網絡的安全帽佩戴（dài）檢測模型。采（cǎi）用（yòng）先進的（de）darknet53網（wǎng）絡作為模型主幹，提取圖（tú）像的特（tè）征信息，引入注意機製，豐富特征之間的信息傳遞（dì），增強（qiáng）模型的泛化能力。最後，生成了安全帽佩戴預訓練數據集和實際礦井（jǐng）場景數據集，並在pytorch平台上進行了（le）綜合對比實驗，驗證了模型設（shè）計的有效性（xìng）。在實際礦場（chǎng）數據集上獲得了92.5 map的良（liáng）好（hǎo）性能。

安全帽公司（sī）生產安全帽具有警示功能，包括安全帽本（běn）體，其特征在於（yú）：安全帽上設有檢測和警示裝置；該檢測（cè）報警裝（zhuāng）置由標誌信息檢測模塊、單片機STM32F103、覆盆子餅3b、疲勞監測模塊、報警模塊、定位模塊和WiFi模塊組（zǔ）成；操作人員戴安全帽工作時，將操作（zuò）人員的眼睛特征和身（shēn）體體征實時傳送給raspberry pie 3B。樹莓派3B判斷操作人員是否（fǒu）疲勞或生病，並控製報警模塊（kuài）發出報警聲、光和振動，以便及時提醒操作人員，避免事故發生。