安全帽佩戴智能檢測技術實際就是檢測施工人員是否佩戴安全帽。在當前AI人工智能和大數據興起與飛速發展的階段，安全帽智能檢測技術已經不是什么新鮮事兒了，大家接觸的安全帽智能識別與檢測也已經逐漸趨於成熟與精准。雖然現在已經是成熟的智能檢測技術，但是在研發的過程中，我們（TSINGSEE青犀視頻研發團隊）經歷的曲折與困難也是比較多的，現在我就來分享和匯總一下我們的研發流程與難點分析。
一、研發流程
1.先確定研發的主要方向是：對工地或廠區等需要佩戴安全帽的區域進行安全帽檢測。
2.找出監控圖像或畫面中所有在施工現場的人員的人臉位置，然后根據人臉的位置判斷出人臉上方的安全帽。
3.找到適合研發的施工現場的高清、近距離的公開監控視頻源。
4.確定使用的智能識別檢測技術：
- a.深度學習
- 是一類模式分析方法的統稱，就具體研究內容而言，主要涉及三類方法：
- (1)基於卷積運算的神經網絡系統，即卷積神經網絡(CNN)。
- (2)基於多層神經元的自編碼神經網絡，包括自編碼以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類。
- (3)以多層自編碼神經網絡的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網絡權值的深度置信網絡。
- b. 卷積神經網絡
- 卷積神經網絡仿造生物的視知覺機制構建，可以進行監督學習和非監督學習，其隱含層內的卷積核參數共享和層間連接的稀疏性，使得卷積神經網絡能夠以較小的計算量對格式化特征，例如像素和音頻進行學習、有穩定的效果且對數據沒有額外的特征工程要求。
- c. 計算機視覺（CV）
- 計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一門科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。
5.收集安全帽數據。安全帽智能檢測技術需要一定的視頻圖像識別技術和大數據支撐，基於大數據分析的人工智能技術往往需要大量數據作為樣本，以便更好地訓練出檢測模型。
6.在經過多次研發與訓練后，投入校驗場所進行確認。
7.研發成功后，我們還應該對接大數據、視頻監控等平台，自動實現智能告警、拍照、信息通知智能化功能操作。
二、研發難點
1.現場環境復雜，監控受天氣、環境影響較大（如霧霾、沙塵暴、暴雨、曝光等），研發時都要考慮到這些因素的影響；
2.安全帽數據收集與檢測判斷困難，由於好多物體與安全帽的形狀類似，很難做到100%的精准度，所以在收集安全帽數據時要盡量全面；
3.目標檢測技術雖然近些年基於深度卷積神經網絡的檢測方法使得檢測精度有了很大提升，但是在實際應用中仍然存在很多的問題和挑戰；
4.目標尺度范圍大、實時檢測、弱監督檢測和樣本不均衡等問題；
5.資金與研發團隊人員持續、大量的投入。如果不做AI智能檢測分析的公司一般不會去做這方面的深入研究，大都是采用其他公司的商品，因為這會費時、費力、耗資金。
所以在我們青犀視頻團隊歷經磨練研發完成后，已經有用戶投入到智慧工地使用了，如果有研發團隊想自己研發也歡迎和我們溝通交流。