Django项目实战之基于深度学习的安全帽佩戴检测（源码+数据库）

在建筑工地、矿山、电力设施等高危作业环境中，安全帽是保护工人头部免受伤害的关键装备。然而，安全帽的佩戴情况难以实时监控，导致潜在的安全隐患。

为了提升安全管理效率，我们开发了一款基于Django框架的深度学习安全帽佩戴检测系统，该系统能够在实时视频流中自动识别并提醒未佩戴安全帽的工人，从而降低安全事故的发生率。

技术栈

后端框架：Django
深度学习框架：TensorFlow / PyTorch
对象检测算法：YOLOv4 或 Faster R-CNN
数据库：PostgreSQL
前端技术：React.js
视频流处理：OpenCV

功能模块设计

1. 深度学习模型训练
系统使用大量标注过的安全帽佩戴图像训练深度学习模型，确保模型能够准确区分佩戴和未佩戴安全帽的工人。

2. 视频流实时检测
集成OpenCV处理实时视频流，应用训练好的模型进行逐帧检测，即时标记出未佩戴安全帽的人员。

3. 警报与记录
一旦检测到未佩戴安全帽的情况，系统立即发出警报，同时记录违规事件，包括时间、地点和违规者图像，以便后续审查。

4. 数据分析与报告
提供数据分析功能，汇总安全帽佩戴情况，生成定期报告，帮助管理层评估安全措施的效果并做出相应调整。

基于Django框架的深度学习安全帽佩戴检测系统，通过结合先进的深度学习技术和实时视频处理，实现了对施工现场安全帽佩戴情况的自动化监控。该系统不仅提高了安全管理的效率，还为预防安全事故提供了技术支持。随着模型的持续优化和系统的不断完善，我们将进一步提升检测的准确性和响应速度，为工人的生命安全筑起一道坚实的防线。

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