安全帽公司生產安全帽是應用最廣泛的工人頭部防護裝備之一，廣泛應用於機械、建築、礦山、交通、冶金、電力等行業，本文論述了一套以衝擊加速度為測試參數的測量裝置的（de）設（shè）計，從而（ér）科學地評價安（ān）全帽的側向（xiàng）衝擊防護（hù）性（xìng）能。

安全帽公司生產安全帽實時檢測方法，包括以下步驟：第一步：獲取電源監控視頻，對電源監控視頻進行預處理和規範化；第二步：將第一（yī）步處理的視頻幀輸入到posenet模型中（zhōng），得到視頻幀中人員（yuán）的骨架信息；第（dì）三步：根據員工骨（gǔ）架信息計算安全帽的位置；第四步：利（lì）用vgg16訓練模（mó）型檢測員工安全帽佩戴情況；第五步：確定檢測幀數是否達到設定（dìng）的閾值。如果未達（dá）到，則重複步驟1至4，如果達到，則執行步驟（zhòu）6；第六（liù）步：通過檢測（cè）多個（gè）連續視頻幀，綜合分析每一幀的分類結果，得到佩戴安全（quán）帽的結果。本發明能準確（què）、快速地檢（jiǎn）測員工安全帽的佩戴狀態，適應各種電氣工作環境。在煤礦（kuàng）生產中，由於工人不（bú）戴安全帽而受傷的事故時有發生。為了建立數字安全帽監測係統，提出了一種基於卷積神（shén）經網（wǎng）絡（luò）的安全（quán）帽（mào）佩戴檢測（cè）模型。采用（yòng）先進（jìn）的darknet53網絡作為模型主幹，提取圖像的特征信息，引入注意（yì）機製，豐富特征之間（jiān）的信息傳遞（dì），增強模型（xíng）的泛化能力。最後，生成了安全帽佩（pèi）戴預訓練數據（jù）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（bǐ）實驗，驗（yàn）證了（le）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（néng）。

安全帽（mào）公司生產安全（quán）帽具（jù）有警示功能，包括安全帽本體，其特征在於：安全帽上設（shè）有檢測和警示裝置；該檢測報警裝（zhuāng）置由標誌信（xìn）息檢測模塊、單片機STM32F103、覆盆（pén）子餅3b、疲勞監測模（mó）塊、報警模塊、定位模（mó）塊和（hé）WiFi模塊組成；操作人員戴安全帽（mào）工作時，將操作人員的眼（yǎn）睛特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（huò）生病，並控製報警（jǐng）模塊發出報警聲、光（guāng）和振動，以便及時提醒操作人員，避免事故發生。