摘要：安全帽佩戴检测是工地安防的重中之重，但人为主观检测的方式时效性差且不能全程监控。AI技术的日渐成熟催生了安全帽佩戴检测方案，成为了监督佩戴安全帽的利器。本文将为您全面解析ZLG安全帽佩戴检测方案。

　　建筑业是国民经济的重要物质生产部门，它与整个国家经济的发展、人民生活的改善有着密切的关系。根据住建部数据，从2016年到2018年间，建筑业事故总量为上升趋势。有统计发现众多工地死亡事故中与安全帽相关的占比约 80%。大部分都是由于受害人不戴安全帽导致被物体打击或头部撞击致死。由此可见，正确佩戴安全帽对于员工安全而言相当重要。然而，在实际工作中工人未佩戴安全帽的不安全行为仍然时有发生。传统的施工现场主要依靠安全管理人员的主观监测，存在时效性差、不能全程监控等一系列问题。随着人工智能技术的日渐成熟，安全帽佩戴检测解决方案应运而生，未来有望成为危险施工现场的标配。

　　资料来源：住房和城乡建设部办公厅

　　本文将以 ZLG M1808 平台为例，对安全帽佩戴检测技术及应用进行介绍，阐述安全帽佩戴检测的算法基本原理和应用方向，介绍M1808开发平台应用搭建，并展示ZLG研发的安全帽佩戴检测应用demo。

　　一、基本原理与应用

　　安全帽佩戴检测是指不需要人工实时监控，仅通过摄像头和M1808平台，即可在实时监控条件下，自动识别工地或工厂危险区域内的工作人员是否按要求佩戴安全帽。

　　1.算法原理

　　安全帽佩戴检测算法主要技术点为目标检测。本算法由ZLG算法团队自主研发，结合基于AI加速芯片的M1808平台特性进行了针对性的优化，算法效率高。安全帽检测算法对输入图像进行检测，如果存在佩戴安全帽或未佩戴安全帽人员，可以实时获取该人员在图像中的位置。算法应用逻辑如下图所示。

　　目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。

　　基于目标检测的算法主要分为两类：one stage目标检测算法；two stage目标检测算法。常用的目标检测算法如下表。

　　用户可以根据自身需求选择适当的算法并训练模型，通过M1808相关开发工具进行模型转换，进一步实现M1808平台部署相关应用。

　　2.算法功能

　　ZLG安全帽佩戴检测算法可实现佩戴安全帽检测和统计，包括统计人员总数和未戴安全帽的违规人员数量，具体如下所示。

　　佩戴安全帽人员检测如下图，可见当前人员总数为1，不存在违规人员。

　　未佩戴安全帽人员检测如下图，违规人员数量为1。

　　手持安全帽干扰检测如下图，可见手持安全帽不影响检测结果。

　　3.应用方向与延伸

　　ZLG安全帽佩戴检测方案，原则上适用于任何需要佩戴安全帽的应用场景，如建筑、冶金化工、矿山、机械、电力、交通运输、林业和地质等作业的工种。

　　此外，ZLG安全帽佩戴检测方案可以迁移到电单车（摩托车）安全头盔佩戴的检测，以及泳池游泳者佩戴泳帽的检测功能等。当然，类似应用场景均可以考虑此方案，所需的只是特定场景的数据。

　　二、M1808应用搭建

　　1.硬件主机平台

　　硬件主机平台为M1808系列产品，包含M1808核心板产品和M1808评估板产品M1808_EV_Board，分别如下图所示。

　　M1808评估板提供了一路MIPI DSI显示接口以及一路RGB-LCD显示接口。对于MIPI DSI显示接口可以选择使用致远电子生产的LCD-1280800W101TC 10.1寸LVDS接口的液晶显示屏。在使用该显示屏时，还需要额外增加一个M1808-BR-PACK显示接口转接板，用于将评估板LVDS接口转接成LVDS接口。液晶屏和液晶转接板分别如下图所示。

　　2.应用环境搭建与运行

　　安全帽佩戴检测应用与开发工具可通过立功科技和广州致远电子市场人员获取。主要包括如下文件：

　　具体环境搭建与安全帽佩戴检测工程编译可参照《M1808安全帽检测应用笔记》文档。

　　1.安全帽佩戴检测效果展示

　　我司研发的安全帽佩戴检测算法，可运行于M1808平台，可实现安全帽佩戴检测与统计，实时显示检测的结果。具体效果如下：

　　M1808产品图片：

　　3.关于算法库获取

　　关于算法库的获取可以咨询广州立功科技股份有限公司与广州致远电子有限公司相关市场人员。