安全帽识别算法主要用于建筑工地、生产车间、供电站等场景，自动识别进入作业区域人员安全帽的佩戴情况。

当检测到区域人员未佩戴安全帽，自动上报和推送告警事件到应用管理平台或管理人员。该算法极大提升了作业场景下管控效率，保障了进入作业区域人员的人身安全。

应用场景：工地、电力、矿场、工厂。

安全帽识别系统，采用先进的图像识别技术对施工场地的工人是否佩戴安全帽进行实时检测并抓拍;系统对实时视频流进行逐帧高速识别。

利用最新的深度学习与大数据技术，通过自动识别安全帽为安全员对现场监督提供有力保障。

本系统采用视频图像智能识别的方式，无需新增硬件，实时监控识别，实时报警，快捷方便。

安全帽识别系统对视频流进行实时人像抓拍，并检测工人是否佩戴安全帽，若发现未戴安全帽系统立即发出发警并将抓拍到的图像实时推送给管理员。

安全帽佩戴检测识别系统一直是当场生产制造中十分关键的构成部分。仅有保证员工的安全性，大家能够保证公司的权益。

豌豆云安全帽佩戴检测识别系统作为一种主要的检测施工人员是否佩戴安全帽的智能化方式。

一直是帮助公司监督积极倡导规定职工佩戴安全帽的重要手段之一，但因为不戴安全帽导致的各种各样安全生产事故依然产生。

豌豆云安全帽识别系统可以全自动检测工作人员是不是佩戴安全帽，在没有开展人工干涉的情形下，可以有效的防止重大安全事故，完成生产安全的自动化管理方法。

使用智能视频分析，融合最前沿深度神经网络技术，具备很高的识别率、极强的兼容性和平稳的特性。

安全帽识别系统是督促职工盔的强有力专用工具，可以提升员工的安全防范意识，在摇篮中抹杀可能出现的意外。

在认真贯彻技术性的基本上，对实时监控开展剖析，达到即时规定，识别高精度，部署简易，实际操作便捷。

在明发现施工作业人员未戴头盔的违章行为后，系统可以自动保存视频，方便管理工作人员查看记录的产品追溯性并推送警报信息内容，融合当场警示机器设备帮助管理者开展管理监督。

安全帽检测识别系统是运用多感知融合多流水线处理技术对监控画面进行实时剖析识别。

假如安全帽检测识别系统发觉施工作业现场工作人员未按要求配戴安全帽，系统将全自动发出预警声响。

在提示管理者的与此同时，系统将全自动储存违规视频、现场地址和监控画面截图。在人工智能化的浪潮下，传统式建筑施工安全管控也取得了改善和提升。

从安全性的方面看来，全部进到施工现场的管理人员都务必佩戴安全帽。安全帽作为最普遍、最适用的个体防护设备之一，可以合理地避免和降低外界风险源对脑部的损害。

但在现场操作流程中，安全帽的佩戴非常容易被人为因素忽略，导致了很多人身安全意外事故。

以往，监控管理人员根据查验视频观看来判断是否存在违规操作，但因为监控摄像肉分布太多，监控管理人员没法实时监控这么多视频，忽略难以避免，结论无法让人满意。

如何把人工智能技术运用于安全性?人工智能监控识别安全帽监管系统是这种独特地区的守卫者。

可以说，安全帽识别是建筑施工管理转型发展的主要方式，为专职安全员开展当场监管准确率和管理效率提供了的技术性保障。

人工智能监控识别安全帽监控系统很好地解决了这一问题，不按要求佩戴安全帽的识别率很高，及时阻拦不合规的操作及着装。

安全帽检测识别系统为当场工作人员竖起安全防火墙，使现场施工管理智能化与生产安全得到融合保障，从源头上减少降低管理人员和监管机构的忧虑。

应用背景：建筑工地、煤矿、冶金、石化等易有掉落物体的作业区域，安全排在第一位。

但是尽管施工单位经常进行安全教育，要求员工必须佩戴安全帽，但总有心存侥幸者因为各种理由不能保证时刻佩戴安全帽，由此导致的安全生产事故屡屡皆是。

很多地方采取人力盯梢的方式，用人眼通过监控系统或者现场检查有无工作人员不佩戴安全帽的情况，但是监管人员不可能7*24小时全天候盯着，这就需要借助科技手段来实现监督。