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安全帽公司生產(chǎn)安全帽是應(yīng)用最廣泛的工人頭部防護(hù)裝備之一，廣泛應(yīng)用于機(jī)械、建筑、礦山、交通、冶金、電力等行業(yè)，本文論述了一套以沖擊加速度為測試參數(shù)的測量裝置的設(shè)計(jì)，從而科學(xué)地評價(jià)安全帽的側(cè)向沖擊防護(hù)性能。

安全帽公司生產(chǎn)安全帽實(shí)時(shí)檢測方法，包括以下步驟：第一步：獲取電源監(jiān)控視頻，對電源監(jiān)控視頻進(jìn)行預(yù)處理和規(guī)范化；第二步：將第一步處理的視頻幀輸入到posenet模型中，得到視頻幀中人員的骨架信息；第三步：根據(jù)員工骨架信息計(jì)算安全帽的位置；第四步：利用vgg16訓(xùn)練模型檢測員工安全帽佩戴情況；第五步：確定檢測幀數(shù)是否達(dá)到設(shè)定的閾值。如果未達(dá)到，則重復(fù)步驟1至4，如果達(dá)到，則執(zhí)行步驟6；第六步：通過檢測多個(gè)連續(xù)視頻幀，綜合分析每一幀的分類結(jié)果，得到佩戴安全帽的結(jié)果。本發(fā)明能準(zhǔn)確、快速地檢測員工安全帽的佩戴狀態(tài)，適應(yīng)各種電氣工作環(huán)境。在煤礦生產(chǎn)中，由于工人不戴安全帽而受傷的事故時(shí)有發(fā)生。為了建立數(shù)字安全帽監(jiān)測系統(tǒng)，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全帽佩戴檢測模型。采用先進(jìn)的darknet53網(wǎng)絡(luò)作為模型主干，提取圖像的特征信息，引入注意機(jī)制，豐富特征之間的信息傳遞，增強(qiáng)模型的泛化能力。最后，生成了安全帽佩戴預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和實(shí)際礦井場景數(shù)據(jù)集，并在pytorch平臺上進(jìn)行了綜合對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了模型設(shè)計(jì)的有效性。在實(shí)際礦場數(shù)據(jù)集上獲得了92.5 map的良好性能。

安全帽公司生產(chǎn)安全帽具有警示功能，包括安全帽本體，其特征在于：安全帽上設(shè)有檢測和警示裝置；該檢測報(bào)警裝置由標(biāo)志信息檢測模塊、單片機(jī)STM32F103、覆盆子餅3b、疲勞監(jiān)測模塊、報(bào)警模塊、定位模塊和WiFi模塊組成；操作人員戴安全帽工作時(shí)，將操作人員的眼睛特征和身體體征實(shí)時(shí)傳送給raspberry pie 3B。樹莓派3B判斷操作人員是否疲勞或生病，并控制報(bào)警模塊發(fā)出報(bào)警聲、光和振動，以便及時(shí)提醒操作人員，避免事故發(fā)生。