基于视频的安全帽佩戴检测算法
一、成果简介
（一）成果概述
本成果属于目标识别和视频分析领域，主要目的是对施工人员进行安全帽佩戴检测，确保安全生产。实现步骤为：
（1）通过工地的监控设备采集视频数据，进行分析处理后，得到视频序列。
（2）通过深度学习检测器对视频序列中的行人、安全帽和头部三个目标进行检测。当检测到行人，并在行人中检测到安全帽时，说明施工人员正确佩戴了安全帽，输出行人和安全帽的信息；当检测到行人，在行人中检测到头部，未检测到安全帽时，输出行人和头部的信息并发出报警信号。
（3）将未正确佩戴安全帽的报警信息及对应的监控点信息上传到后端服务器进行数据分析，及时执行监督处理，纠正违规行为。
（二）技术特点及技术指标
（1）该算法可以直接对视频流进行分析，也支持视频流抽帧检测和对图片的检测；
（2）部署运行时，支持相关工作人员划分检测区域，可以在工人经过的道路上绘制不规则的区域框，避免因包含背景过多而造成误检。
二、技术成熟程度
研制开发阶段，形成样机、样品或软件
三、推广合作方式
整体转让、作价入股、合作开发
四、团队简介
团队一直从事人工智能、图像处理以及目标识别和跟踪等方面的研究工作，与中国科学院长春光学精密机械与物理研究所、极视角科技有限公司、青岛比特信息技术等公司有着密切合作。团队先后主持/参与国家及省部级科研项目5项；近5年在PAMI、JPSE等人工智能领域和石油工程领域权威期刊发表SCI论文和EI论文10余篇（1区Top刊1篇，2区1篇）；授权国家发明专利3项；培养山东省优秀博士/硕士/学士学位论文获得者1人次。
五、专利授权及申请情况
国家发明专利：一种工业佩戴安全帽视频检测算法（公开）。
联系方式：0532-86983018。
