基于神经网络的工地安全帽自动检测技术研究

"大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于神经网络的工地安全帽检测系统-参考" 该项目旨在开发一个基于神经网络的工地安全帽检测系统，旨在解决建筑工地安全帽佩戴的实时监控问题。在建筑工地上，安全帽的佩戴是保障工人生命安全的重要措施，但由于工地区域广泛、环境复杂，传统的安全管理方式难以实现全面覆盖。因此，自动安全帽识别技术成为了提高工地安全管理水平的关键。 项目主要研究内容分为以下几个方面： 1. 系统设计：构建了一个智能监控云系统，通过图1所示的拓扑结构，实现了对工地现场的远程监控和数据分析。系统包括数据采集、处理和反馈等模块，以实现实时的安全帽佩戴检测。 2. SSD模型训练与优化：采用了经典的Single Shot MultiBox Detector (SSD)模型，该模型能同时检测多个尺度的目标，适合小目标检测。SSD模型通过VGG网络进行特征提取，然后在不同尺寸的特征层上预测目标框。为了应对小目标（如安全帽）的识别，模型在大尺寸特征图上进行检测，确保小目标的信息得以保留。项目还对SSD模型进行了优化，结合了MobileNet的轻量化特性，以降低计算复杂度和提升运行效率。 3. 目标检测算法：在SSD模型的基础上，项目对每个预设的边界框进行分类，通过全连接层确定目标类别。同时，使用非极大值抑制（NMS）算法来去除重复的检测结果，提高检测精度。 4. 前端可视化编程：项目利用Python3、Vue.js和Django框架构建了前端界面。Vue.js是一个轻量级的前端框架，专注于视图层，易于学习且可与其他库或项目集成。Django是一个功能强大的Python后端框架，用于处理数据和提供API服务，支持快速开发和安全的Web应用程序。 这个基于神经网络的工地安全帽检测系统，不仅可以实时监测工人的安全帽佩戴情况，还可以通过前端可视化界面展示检测结果，为管理者提供直观的决策支持。这样的系统能够显著提升工地的安全管理水平，降低安全事故的发生概率，对于推动智慧工地的发展具有重要意义。