基于头部关键点定位的安全帽佩戴检测

近年来，基于视觉的施工现场安全系统中深度学习方法备受关注，尤其是关于个人防护装备方面。然而，尽管受到诸多关注，仍缺乏可靠手段来建立工人与其安全帽之间的对应关系。针对该问题，本文提出一种结合深度学习、目标检测与头部关键点定位及简单基于规则的推理的方法。在测试中，该方案超越了此前基于不同实例相对边界框位置的方法，以及直接检测安全帽佩戴者与非佩戴者的方法。结果表明，新颖深度学习方法与可人工解释的基于规则系统相结合，可得到既可靠又能成功模拟现场人工监督的方案。本工作是全自主施工现场安全系统发展的下一步，并表明该领域仍有改进空间。