安全帽公司生產安全帽是應用最廣泛的工人頭部防（fáng）護裝備之一，廣泛應（yīng）用於機械、建築、礦山、交通、冶（yě）金、電力等行業，本文（wén）論述了一套以衝（chōng）擊加速度為測試參數的測量（liàng）裝置的設計，從而科學地評價安全帽的側向衝擊防護性能。

安全帽公司生產（chǎn）安全帽實時檢測方法，包括以下步驟：第一步：獲取（qǔ）電（diàn）源（yuán）監控視頻，對電源（yuán）監控視頻進（jìn）行預（yù）處理和規範（fàn）化；第二步：將第一步（bù）處理的視頻幀輸入到posenet模型中，得到視頻幀（zhēn）中人員的骨（gǔ）架信息；第三步：根據員工骨架信息計算安全帽的位置；第四步（bù）：利用vgg16訓練模型檢測員工安全帽（mào）佩戴情況；第五步：確定檢測幀數是否達到設定（dìng）的閾值。如果未達到，則重複步驟1至4，如果達到（dào），則執行步驟6；第（dì）六（liù）步：通（tōng）過檢測多（duō）個連續視頻幀，綜（zōng）合分析每一幀的分類結果（guǒ），得到佩戴安全帽的結果。本發明能準確、快速（sù）地檢測員工安全帽的佩戴狀態，適（shì）應各種電氣工作環境。在煤礦生（shēng）產中，由於工人不戴安全帽而受傷的事故時（shí）有發生。為了建立數字安全帽監測係統，提出了（le）一種基於卷積神（shén）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，提取圖像的特征信（xìn）息，引入（rù）注意（yì）機製，豐富（fù）特征之（zhī）間的信息傳遞，增強模型的泛化能力。最後，生成（chéng）了安全帽佩戴（dài）預訓（xùn）練數據集和實際礦井場景數（shù）據集，並在pytorch平台上進行了綜合對比實驗，驗證了模型設計的有效性。在實際礦場數據集上獲（huò）得了92.5 map的良好性能。

安全帽公司生產安全帽（mào）具有警（jǐng）示功能，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（zhì）信（xìn）息（xī）檢測模塊、單片機STM32F103、覆盆子餅3b、疲勞（láo）監測模塊（kuài）、報警模塊、定位模塊和WiFi模塊組成；操作人員戴（dài）安全帽工作時，將操作人員的眼睛特（tè）征和身體體征實時傳送給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、光和振動，以便及時提醒操作人員，避免事（shì）故發生。