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安全帽佩戴检测，为工地管理难题而生

根据数据调查，2016年建筑业的42次较大事故中，有423名人员伤亡，因坍塌伤亡的人员占到了84%，其中很大一部分原因是没有按照规定佩戴安全帽。

不少建筑工地为此煞费苦心，比如在门口贴上佩戴安全帽的标语，拉着员工一次次训话，甚至采用罚款等极端措施，然而人是最复杂的动物，也是最难管的动物。

工地管理人员表示，很多施工人员不戴安全帽可能不是一两次偶然的疏忽，而是成了一种习惯，究其原因，有些是觉得戴着麻烦又不舒服，有些是心存侥幸，认为事故不会发生。

如何能够保证员工都戴上安全帽成为了工地监督管理的一大难题，于是安全帽佩戴检测技术应运而生。

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安全帽佩戴检测背后的原理和难点

安全帽佩戴检测技术，顾名思义，就是检测当前人员是否佩戴安全帽，当前最具性价比也是应用最广泛的就是人工智能图像识别技术。

然而，大部分存在容易误识别、识别效果不好等问题，究其原因是因为现实中工地人员环境情况很复杂。

因为这项技术需要先判断人脸位置，再检测人脸上方的安全帽，往往受到强光，背光、暗光、雨天等环境影响，当人脸变化较大时，识别效果可能会降低。

更重要的是现有的安全帽数据过少，基于大数据分析的人工智能技术往往需要大量数据作为样本，以便更好地训练出检测模型。

所以，安全帽佩戴检测技术的背后需要一定的视频图像识别技术和大数据支撑。

因为存在一定的技术门槛，工地行业找别人开发的成本过高，大部分国内做图像识别的公司并没有成品，只有项目合作的方式，费用至少几十万上百万了。

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安全帽佩戴检测，智慧工地的标配

值得一提的是，禾思科技得以依赖自身智慧工地系统积累到的技术经验和数据，基于人工智能分析和深度学习技术，开发出了方便对接集成的安全帽佩戴检测技术，响应时间在100ms以内，识别率达99.9%。

这项技术的应用不仅限于门禁，还可以直接植入摄像头等设备，达到全方位区域的24小时监控和实时预警，甚至可以区分安全帽的颜色，如危险区红蓝帽子检测预警。

禾思科技表示，已经布置禾思科技智慧工地系统的客户可进行升级，还没有的客户也能通过开放的接口服务植入技术到自身设备或系统，轻松实现安全帽佩戴检测，而无需支付昂贵的研发费用。

当然部分客户也能选择单独购买禾思守护者设备，人脸识别，门禁考勤，安全帽佩戴检测等技术都包含其中，技术也有了，设备也有了。

值得一提的是，20世纪初，安全帽第一次进入工地行业，钢厂每年因事故死亡的人数首次降到了千分之二十五以下，所以佩戴安全帽能够降低工地行业的风险是毋容置疑的。

禾思科技认为，面对人工智能技术的日渐成熟，安全帽佩戴检测技术正成为智慧工地标配。