安全帽（mào）公司生產安（ān）全帽是應用最廣泛的（de）工人頭部（bù）防護裝備之一，廣泛應用於機械、建築、礦山、交通、冶金（jīn）、電力等行業，本文論述了一套以衝擊加速度為測試參數（shù）的測量裝置的設計，從而（ér）科學地評價安（ān）全帽的側向衝擊（jī）防護性能。

安全帽公司生產安全帽實時檢測方法，包括以下步驟：第一步：獲取電源監控視頻，對（duì）電源監（jiān）控視頻進（jìn）行預處（chù）理和規範化；第二步（bù）：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（xìn）息計（jì）算安全帽的（de）位置；第四步：利（lì）用vgg16訓練模型檢測員工安全帽佩戴情況；第五步：確定檢測幀數是否達到設定的閾值（zhí）。如果未達到，則重（chóng）複步驟1至4，如果達到，則執行步驟6；第六步：通過檢測多個連續視頻幀，綜合分（fèn）析每一（yī）幀的（de）分（fèn）類結果，得到佩戴安全帽的結果。本發明能準確、快速地（dì）檢測員工安全帽的佩戴狀態，適應（yīng）各種電氣工作環境。在煤礦生產中，由於工人不戴安全帽而（ér）受傷的事故時有發生。為了建立數字安全帽監測係統（tǒng），提出了一種基於卷（juàn）積神經網絡的安全帽佩戴（dài）檢測模型。采用先進的（de）darknet53網絡作為（wéi）模型（xíng）主幹，提取圖像的特征信息，引入注意機製，豐富特征之間的信息傳遞，增強模型的泛化能力。最後，生成了安全（quán）帽佩戴預訓練數（shù）據集和實（shí）際礦（kuàng）井場（chǎng）景數據集，並在pytorch平台上進行了綜合對比實驗，驗證了模型設（shè）計的有效性。在實際礦場數據集上獲得（dé）了（le）92.5 map的良好性能。

安全（quán）帽（mào）公司生產安全帽具有警示功能，包括安全帽本體，其特征（zhēng）在於：安全帽上設有檢測（cè）和警（jǐng）示裝（zhuāng）置；該檢測報警（jǐng）裝置由（yóu）標誌信息檢測模塊（kuài）、單片機STM32F103、覆（fù）盆子餅3b、疲（pí）勞（láo）監測（cè）模塊、報警模塊、定位模塊和（hé）WiFi模塊組成；操作（zuò）人員戴安全帽工作時，將操作（zuò）人員的眼睛特征和身（shēn）體體征實時傳送（sòng）給raspberry pie 3B。樹莓派（pài）3B判斷操作人員是否疲勞或生（shēng）病（bìng），並控製報警模塊發出（chū）報警聲、光和振動，以便及（jí）時提醒操作人（rén）員，避免事故發生。