安全帽公司生產安全帽是應用最（zuì）廣泛的（de）工人頭部（bù）防護裝備之一，廣泛應用於機械、建築（zhù）、礦山、交（jiāo）通、冶金（jīn）、電力等行業，本文論（lùn）述了一套以衝擊加（jiā）速度為（wéi）測試參數的測量裝置的設計，從而科學地評（píng）價安（ān）全帽的側向衝擊防護性能。

安全帽公司生產安全帽實時檢測方（fāng）法，包括以下（xià）步驟：第一步：獲取電源監控視頻，對電源監控視（shì）頻進行預處理和（hé）規範化；第二步：將第一步處理的視頻（pín）幀輸入到posenet模型中，得到視頻（pín）幀中人員的骨（gǔ）架信息（xī）；第三步：根據員（yuán）工骨架信（xìn）息計算安全帽（mào）的位置；第四步：利用vgg16訓練模型檢（jiǎn）測員工安全（quán）帽佩（pèi）戴情況；第五步：確定檢測幀數是否達到設定的閾值。如果未達到（dào），則重複步驟1至4，如果達到，則執行步驟6；第六步：通過檢測多個連續（xù）視頻幀（zhēn），綜合分析每一幀的分類（lèi）結（jié）果，得到佩戴安全帽的結果。本發（fā）明（míng）能準確、快速（sù）地檢測員工安全帽的佩戴（dài）狀態，適應各種電氣工作環境（jìng）。在煤礦生產中，由於工人不戴安全帽而受傷（shāng）的事故時有發生。為了（le）建（jiàn）立數字安全帽監測係統，提出了一種基於卷積神經網（wǎng）絡的安全帽佩戴檢測模型。采用先進的darknet53網絡作為模型主幹，提取圖像（xiàng）的特征信（xìn）息，引入注（zhù）意機製，豐富特征之間的信息傳（chuán）遞，增強模型的泛化能力。最後，生（shēng）成了安全帽佩戴預訓練數（shù）據集和實際（jì）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（de）有效性。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帽具有（yǒu）警示功（gōng）能，包括安全帽本體，其特征在於：安全帽上設有檢測和警示裝置；該檢測報警裝置由標誌信息（xī）檢（jiǎn）測模塊（kuài）、單片機STM32F103、覆盆子餅3b、疲勞（láo）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（quán）帽工作時，將操作人員（yuán）的眼睛特征（zhēng）和（hé）身體體征實時（shí）傳送給raspberry pie 3B。樹莓派3B判斷操作人員（yuán）是否疲勞或生病，並控（kòng）製報警模塊發出報警（jǐng）聲（shēng）、光和振動，以便及時提醒操作人員，避免事故發生。