安全帽识别是一款使用深度学习算法做的安全帽佩戴检测算法，重点关注视野里的人是否按照规定佩戴，对常见违规佩戴有很好的检测能力，并且可以区分安全帽的颜色。可以应用在施工工地，仓库等大型场景，检测是否有工人没有按照规定佩戴安全帽。如果有人没有按照规定佩戴安全帽，则向服务器提供报警信息以供后期处理。不仅如此，本算法支持人正脸、侧脸、蹲下、等各种人体动作，对于没人佩戴的单独摆放的安全帽自动过滤（可以区分较多种类的帽子，无法区分带帽兜的人是否佩戴安全帽）。
支持红色，黄色，白色，黑色，蓝色安全帽，并能在强光与弱光下区分是否正确佩戴安全帽。 不支持橘色，会根据光线分成红色或者黄色。检测率在98%以上，分类准确率在96%以上，黑色和没带安全帽的背后图混效率较高。最小安全帽检测大小为25*25像素，在1920*1080像素下16mm-25mm镜头最远可以看到15-25米，在GPU云服务器上（Tesla P100 16G 非并发识别）一秒钟可以识别15帧。本算法已经在安徽地区工地使用。本算法可以本地化部署，快马科技镜像部署，分布式架构部署，售卖SDK，不出售代码。
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