施工现场安全帽监控预警系统

系统介绍

施工现场安全帽监控预警系统是一种利用YOLO（You Only Look Once）视觉AI视频识别技术的安全帽监测解决方案。它旨在提升施工现场的安全管理水平，通过实时监控和识别工人是否佩戴安全帽，从而及时预警和减少安全事故的发生。

应用使用场景

1. 建筑工地: 实时监控工人是否佩戴安全帽，以避免高空坠物或其他意外伤害。
2. 工业厂房: 确保员工在生产区域内佩戴安全帽，保障生产安全。
3. 矿山作业: 检查矿工在危险区域的安全防护措施。
4. 物流仓储: 监督搬运工人在仓库作业时的安全帽佩戴情况。

以下是一些针对不同场景的代码示例，用于实现实时监控工人是否佩戴安全帽。假设我们使用机器学习和计算机视觉技术来检测安全帽。

建筑工地

import cv2
import numpy as np

# 假设模型已经训练好并保存为 "helmet_detection_model"
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('helmet_detection_model.pb')

def detect_helmet(frame):
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(104.0, 177.0, 123.0))
    model.setInput(blob)
    output = model.forward()
    
    for detection in output[0, 0, :, :]:
        score = float(detection[2])
        if score > 0.5:
            left = detection[3] * frame.shape[1]
            top = detection[4] * frame.shape[0]
            right = detection[5] * frame.shape[1]
            bottom = detection[6] * frame.shape[0]

            # Drawing bounding box
            cv2.rectangle(frame, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), (0, 255, 0), thickness=2)
            label = 'Helmet' if detection[1] == 1 else 'No Helmet'
            cv2.putText(frame, label, (int(left), int(top) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    return frame

cap = cv2.VideoCapture('construction_site_video.mp4')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    frame = detect_helmet(frame)
    cv2.imshow('Helmet Detection', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

工业厂房

# 类似上面的代码，只需要更换输入视频文件即可
cap = cv2.VideoCapture('factory_video.mp4')
# 其他部分不变...

矿山作业

# 类似上面的代码，只需要更换输入视频文件即可
cap = cv2.VideoCapture('mining_video.mp4')
# 其他部分不变...

物流仓储

# 类似上面的代码，只需要更换输入视频文件即可
cap = cv2.VideoCapture('warehouse_video.mp4')
# 其他部分不变...

这些示例中，我们假设已经有一个预训好的深度学习模型 helmet_detection_model.pb 能够区分是否佩戴了安全帽。如果你还没有这样的模型，你需要先收集数据进行训练，然后导出模型。

原理解释

系统通过摄像头采集现场视频流，并利用YOLO算法进行实时图像识别，检测工人是否佩戴安全帽。如果发现未佩戴安全帽的情况，系统会立即发出预警通知。

算法原理流程图

算法原理解释

1. 视频捕获：通过摄像头获取实时视频流。
2. 模型加载：加载事先训练好的YOLO深度学习模型。
3. 图像预处理：对输入的视频帧进行预处理，如缩放、归一化等。
4. 目标检测：使用YOLO模型对每一帧图像进行目标检测，识别出人员及其佩戴的安全帽。
5. 安全帽识别：根据检测结果判断每个人员是否佩戴安全帽。
6. 预警机制：如果检测到有人员未佩戴安全帽，系统会触发预警机制，发送警报信息。

实际详细应用代码示例实现

import cv2
import numpy as np
import time

# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 读取类别名称
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 设置视频捕获
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    height, width, channels = frame.shape

    # 图像预处理
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    
    # 前向传播，获得检测结果
    outs = net.forward(output_layers)

    class_ids, confidences, boxes = [], [], []
    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5:  # 设定置信度阈值
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)
                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)
                
                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)
    
    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)  # 非极大值抑制
    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            x, y, w, h = boxes[i]
            label = str(classes[class_ids[i]])
            color = (0,255,0) if label == "person" else (0,0,255)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
            cv2.putText(frame, label, (x, y + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, color, 3)
    
    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

测试代码

为了测试上述实现，我们可以录制一个包含不同情景的视频，包括佩戴安全帽和未佩戴安全帽的场景，然后运行代码并观察识别效果及报警情况。

部署场景

1. 本地部署：将系统安装在本地计算机，连接摄像头实时监控施工现场。
2. 云端部署：通过云服务器进行部署，可以实现远程监控和大规模并行处理。
3. 边缘设备部署：利用高性能嵌入式设备（如NVIDIA Jetson系列）进行现场实时监控，减少延迟。

材料链接

• YOLO v3 模型权重文件：yolov3.weights
• YOLO v3 配置文件：yolov3.cfg
• COCO 数据集类别文件：coco.names

总结

施工现场安全帽监控预警系统利用YOLO视觉AI视频识别技术，实现了对施工人员是否佩戴安全帽的实时监控和预警功能。通过该系统，可以有效提升施工现场的安全管理水平，减少安全事故发生。

未来展望

未来，该系统可以进一步集成更多的安全监测功能，如高温、烟雾检测等。此外，结合物联网技术，可实现更智能和全面的施工现场安全管理。随着5G技术的发展，系统的实时性和可靠性也将得到进一步提升。