安全帽佩戴测试，针对现场管理问题

根据数据调查，2016年建筑业42起重大事故中有423人死亡或受伤，占坍塌事故伤亡人数的84 %，其中很大一部分是因为没有按要求佩戴安全帽。

许多建筑工地为此付出了巨大的努力，比如在门上贴上标语戴上安全帽，让员工一次又一次讲课，甚至采取罚款等极端措施。然而，人是最复杂的动物，也是最难控制的动物。

现场管理人员说，许多施工人员可能不戴一两次安全帽，但已经成为一种习惯。一些原因是他们感到麻烦和不舒服，而另一些则是冒险事故不会发生。

如何确保员工佩戴安全帽已经成为现场监督管理中的一个大问题，因此安全帽佩戴检测技术应运而生。

安全帽佩戴测试的原理和难点

顾名思义，安全帽佩戴检测技术是检测当前人员是否佩戴安全帽。最具成本效益和广泛应用的技术是人工智能图像识别技术。

然而，大多数问题容易被误解，识别效果不好，这是由于现场人员在现实中所处的复杂环境造成的。

因为这项技术需要先判断脸部位置，然后检测脸部头盔，所以它经常会受到强光、背光、暗光、雨天和其他环境的影响。当人脸变化很大时，识别效果可能会降低。

更重要的是，现有的安全帽数据太少，基于大数据分析的人工智能技术通常需要大量数据作为样本，以便更好地训练检测模型。

因此，在头盔佩戴检测技术的背后，需要某些视频图像识别技术和大数据支持。

因为有一定的技术门槛，建筑工地行业找其他人开发的成本太高了。大多数国内图像识别公司都没有成品，只有项目合作的方式至少要花费几十亿美元。

鹤市科技戴安全帽测试技术

03安全头盔佩戴测试，智能施工现场标准

值得一提的是，hesi Technology已经能够依靠自己的智能站点系统积累的技术经验和数据，开发了一种基于人工智能分析和深度学习技术的头盔佩戴检测技术，便于对接和集成。响应时间在100 ms以内，识别率为/s/RBM00?refer=cp_1026

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