安全帽公司生產（chǎn）安全（quán）帽是（shì）應用最廣泛的工人頭部防護（hù）裝備（bèi）之一，廣（guǎng）泛應用於機械、建築、礦山、交通、冶金、電力等行業，本文論述了一套（tào）以衝擊加速度為測試參數的測量裝置的設計，從而科學地評價安全帽的（de）側向衝擊防護性能。

安全帽公司生產（chǎn）安全帽實時檢測方法，包括以下（xià）步驟：第（dì）一步（bù）：獲取電源監控視頻，對電源監控視（shì）頻進行預處理和規範化；第二步：將第（dì）一步處理的視頻幀輸（shū）入到posenet模型中，得到視頻幀中（zhōng）人員的（de）骨架信息；第三步：根據員工骨架信息計（jì）算安全帽的位置；第四步：利用vgg16訓練模型（xíng）檢（jiǎn）測員（yuán）工安全帽佩戴情況；第五步：確定檢測幀數是否達到設定（dìng）的閾值。如果未達到（dào），則重複步驟1至4，如果達到，則執行步（bù）驟6；第六步：通過檢（jiǎn）測多個連續視頻幀，綜合分析每一幀的分類結果，得到佩戴安全帽的結果（guǒ）。本發明能（néng）準確、快速地檢測員工安全帽的佩戴（dài）狀態，適應各種電氣工作環境。在煤礦生產中，由於（yú）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（jiān）測係統，提出了一（yī）種基於卷積神經網絡的安全帽佩戴檢測模型。采用先（xiān）進的darknet53網絡作為模型主幹，提取圖（tú）像的（de）特征信息（xī），引入（rù）注意機製，豐（fēng）富特征之間的信（xìn）息傳遞，增強模型的（de）泛化能力。最後，生成了（le）安全帽佩戴預訓練數據集和實際礦井場景數據集，並在pytorch平台上進行了綜合對比實驗，驗證（zhèng）了模型設計的有（yǒu）效性。在實際礦場數據集上獲得了92.5 map的良好性能。

安全帽公司生產安全（quán）帽（mào）具有警示功能，包括（kuò）安全帽本體（tǐ），其特征在於：安全帽上設有檢測和（hé）警示裝置；該檢測報警裝置由標誌信息檢測模塊、單片機（jī）STM32F103、覆盆子（zǐ）餅3b、疲勞監測模塊、報警模塊、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時傳送給raspberry pie 3B。樹莓（méi）派3B判斷操作人員是否疲（pí）勞或生（shēng）病，並控製（zhì）報警模塊發出報警聲、光和振動，以便及時提醒操作人員（yuán），避免事故發生。