项目类型：创新训练项目
项目成员：杨秋鸽（15721930266）、陈蓉、武晨希
指导教师：谢春健（讲师，SAR成像及抗干扰，人工智能方向）
项目简介
为了预防工地区域的工作人员出现不安全事故，在自动化的工厂作业区域里，佩戴安全帽是保障厂区施工作业人员自身和生产安全的必要条件。本文可以提出一种基于人工智能深度学习的安全帽检测技术,通过工厂区域内的监控摄像头对未配带安全帽的人员进行实时的监督，有效地保障厂区工作人员的人身安全。本项目的意义在于利用计算机来代替人眼，在大量降低人力消耗的基础上，提升未带安全帽目标检测的效率。
项目创新点
本项目使用了YOLOV5，它的训练非常迅速，而且YOLOV5的代码容易读懂，不仅易于配置环境，在对模型训练也快速，并且批处理推理产生实时结果；能够直接对单个图像，批处理图像，视频甚至网络摄像头端口输入进行有效推理。
