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安全帽佩戴檢測，爲工地管理難題而生

根據數據調查，2016年建築業的42次較大事故中，有423名人員傷亡，因坍塌傷亡的人員佔到了84%，其中很大一部分原因是沒有按照規定佩戴安全帽。

不少建築工地爲此煞費苦心，比如在門口貼上佩戴安全帽的標語，拉着員工一次次訓話，甚至採用罰款等極端措施，然而人是最複雜的動物，也是最難管的動物。

工地管理人員表示，很多施工人員不戴安全帽可能不是一兩次偶然的疏忽，而是成了一種習慣，究其原因，有些是覺得戴着麻煩又不舒服，有些是心存僥倖，認爲事故不會發生。

如何能夠保證員工都戴上安全帽成爲了工地監督管理的一大難題，於是安全帽佩戴檢測技術應運而生。

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安全帽佩戴檢測背後的原理和難點

安全帽佩戴檢測技術，顧名思義，就是檢測當前人員是否佩戴安全帽，當前最具性價比也是應用最廣泛的就是人工智能圖像識別技術。

然而，大部分存在容易誤識別、識別效果不好等問題，究其原因是因爲現實中工地人員環境情況很複雜。

因爲這項技術需要先判斷人臉位置，再檢測人臉上方的安全帽，往往受到強光，背光、暗光、雨天等環境影響，當人臉變化較大時，識別效果可能會降低。

更重要的是現有的安全帽數據過少，基於大數據分析的人工智能技術往往需要大量數據作爲樣本，以便更好地訓練出檢測模型。

所以，安全帽佩戴檢測技術的背後需要一定的視頻圖像識別技術和大數據支撐。

因爲存在一定的技術門檻，工地行業找別人開發的成本過高，大部分國內做圖像識別的公司並沒有成品，只有項目合作的方式，費用至少幾十萬上百萬了。

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安全帽佩戴檢測，智慧工地的標配

值得一提的是，禾思科技得以依賴自身智慧工地系統積累到的技術經驗和數據，基於人工智能分析和深度學習技術，開發出了方便對接集成的安全帽佩戴檢測技術，響應時間在100ms以內，識別率達99.9%。

這項技術的應用不僅限於門禁，還可以直接植入攝像頭等設備，達到全方位區域的24小時監控和實時預警，甚至可以區分安全帽的顏色，如危險區紅藍帽子檢測預警。

禾思科技表示，已經佈置禾思科技智慧工地系統的客戶可進行升級，還沒有的客戶也能通過開放的接口服務植入技術到自身設備或系統，輕鬆實現安全帽佩戴檢測，而無需支付昂貴的研發費用。

當然部分客戶也能選擇單獨購買禾思守護者設備，人臉識別，門禁考勤，安全帽佩戴檢測等技術都包含其中，技術也有了，設備也有了。

值得一提的是，20世紀初，安全帽第一次進入工地行業，鋼廠每年因事故死亡的人數首次降到了千分之二十五以下，所以佩戴安全帽能夠降低工地行業的風險是毋容置疑的。

禾思科技認爲，面對人工智能技術的日漸成熟，安全帽佩戴檢測技術正成爲智慧工地標配。