华为智慧工地：安全帽检测系统推荐

最新推荐文章于 2025-04-28 12:18:31 发布

戴艺音

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00074/article/details/137192334

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在建筑工地等高风险环境中，安全帽的佩戴是保障工人安全的重要措施。为了提高安全管理的效率和准确性，华为推出了智慧工地-安全帽检测系统。该系统基于深度学习的目标检测模型，能够自动识别图片中是否有人佩戴安全帽，从而实现对工地安全的实时监控和预警。

项目采用了YOLOv3（You Only Look Once）目标检测算法。YOLOv3以其高效的实时检测能力和较高的准确率，在目标检测领域广受欢迎。通过Keras实现YOLOv3，项目不仅保证了检测的准确性，还提高了模型的可扩展性和易用性。

项目使用了开源的安全帽检测数据集SafetyHelmetWearing-Dataset (SHWD)，该数据集包含7581张图像，标注了9044个佩戴安全帽的bounding box和111514个未佩戴安全帽的bounding box。数据集的丰富性和多样性为模型的训练提供了坚实的基础。

项目完全开源，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。无论是修改模型参数，还是增加新的检测类别，都可以轻松实现。

在单个GPU环境下，系统能够达到25FPS的检测速度，保证了实时监控的流畅性和高效性。

项目使用的SHWD数据集包含了大量的标注数据，为模型的训练提供了丰富的样本，确保了检测的准确性和鲁棒性。

作为开源项目，用户可以通过GitHub等平台获取最新的更新和支持，同时也可以参与到项目的改进和优化中。

华为智慧工地-安全帽检测系统凭借其先进的技术和丰富的应用场景，为工地安全管理提供了强有力的支持。无论是实时监控、准确检测，还是易用性和可扩展性，该项目都表现出色。如果你正在寻找一个高效、可靠的安全帽检测解决方案，不妨试试这个开源项目，相信它会为你的工作带来极大的便利和安全保障。

项目地址: Helmet-Detection

数据集: SafetyHelmetWearing-Dataset

模型权重下载: 百度云链接密码: q1a4

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考