安全帽公司生產（chǎn）安全帽是應用最廣泛（fàn）的工人頭部防護（hù）裝備之一，廣泛應用於機（jī）械、建（jiàn）築、礦山、交通、冶金、電力等行業，本文論述了一套以衝擊加速度（dù）為測試參數的測量裝置的設計，從而科學地評價安全帽的側向衝擊防護性能。

安全帽公司（sī）生產安全帽實（shí）時檢測方法，包括以下步（bù）驟：第一步：獲取電源監（jiān）控視頻，對電源監控視頻進行預處理和規範化；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：根據員（yuán）工（gōng）骨架信息（xī）計算安全帽的位（wèi）置；第四步：利用vgg16訓練模型檢測員工安全帽（mào）佩戴情況；第五步：確定（dìng）檢測幀數是否達到設定的閾值。如果未達到，則重複（fù）步驟1至4，如果達到，則執行步驟（zhòu）6；第六步：通過檢測多個（gè）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。本發明能（néng）準確、快速地檢（jiǎn）測員工安全帽的（de）佩戴狀態，適應各種電氣工作環境。在煤礦生產中，由於工人不（bú）戴安全帽而受傷的事故時有發生。為了建（jiàn）立數字（zì）安全帽監測係統，提出了一種（zhǒng）基於卷積神經（jīng）網絡（luò）的安全帽佩戴檢測模型。采用先進的darknet53網絡（luò）作為模型主幹（gàn），提取圖像的特征信（xìn）息，引（yǐn）入注意（yì）機製，豐富特征之間（jiān）的信息傳遞，增強模型的泛（fàn）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（bìng）在pytorch平台上進行了綜合對比實驗，驗證了（le）模型（xíng）設計的有效性（xìng）。在實際礦場數據（jù）集上獲得了92.5 map的良好性能。

安全帽（mào）公司生產安全帽具有警示功能，包括（kuò）安全帽本體，其特征在於：安全（quán）帽上（shàng）設有檢測和警示裝置；該檢測報警（jǐng）裝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（mó）塊和WiFi模塊組成；操作人員戴（dài）安全（quán）帽工（gōng）作時，將操作人（rén）員的眼（yǎn）睛特征和身體體征實時傳送（sòng）給raspberry pie 3B。樹莓派3B判斷操作人員是否疲勞或生病，並控製報警模塊發出報警聲、光和（hé）振動（dòng），以便及時提醒操作人員，避免事故發生。