1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.算法理论概述
基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测是一种先进的技术，它利用深度学习算法对图像或视频进行分析，以检测施工人员是否佩戴了安全帽。基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测方法的基本原理是：利用深度学习算法对大量的带标签的图像或视频进行训练和学习，让网络学习到区分施工人员是否佩戴安全帽的能力。在训练过程中，输入的图像或视频会被分割成若干个小的区域或像素块，网络会通过对这些区域或像素块的特征进行分析，自动识别出施工人员的头部以及安全帽的特征。一旦训练完成，该网络就可以对新的图像或视频进行自动检测，判断施工人员是否佩戴了安全帽。
基于深度学习的安全帽佩戴检测算法的核心是神经网络。下面介绍一种常见的神经网络——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成。在卷积层中，神经网络会对输入图像进行卷积运算，提取出图像中的特征。这个过程可以用以下公式表示：
y[i,j] = f(b[i,j] + Σ((i,j)+w[i',j']*x[i-i'+1,j-j'+1]))
其中，y[i,j]表示卷积结果中第i行第j列的元素值；b[i,j]表示偏置项；w[i',j']表示卷积核中第i'行第j'列的元素值；x[i-i'+1,j-j'+1]表示输入图像中第i-i'+1行第j-j'+1列的元素值；Σ表示对所有满足条件(i',j')=(i,j)的元素进行求和。
池化层则是对卷积层的输出进行降采样，减少数据的复杂度，避免过拟合。常用的池化函数有最大池化和平均池化。最大池化就是取一个滑动窗口中的最大值，平均池化就是取一个滑动窗口中的平均值。
最后是全连接层，它将前面的所有层的结果进行整合，输出一个或多个结果。在安全帽佩戴检测中，全连接层的输出就是每个像素点是否属于安全帽佩戴区域。
基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测方法是一种高效、准确的方法，可以大大提高施工安全的监控效率，减少因未佩戴安全帽而引发的安全事故。通过训练深度神经网络对图像的特征进行自动提取和学习，可以在很大程度上提高算法的准确性和泛化能力，实现对施工场景的智能化监控和管理。
4.部分核心程序
```In_layer_Size = [224 224 3];
imgPath = 'images/'; % 图像库路径
imgDir = dir([imgPath '*.png']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt = 0;
for i = 1:length(imgDir) % 遍历结构体就可以一一处理图片了
i
if mod(i,8)==1
figure
end
cnt = cnt+1;
subplot(2,4,cnt);
img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片
I = imresize(img,In_layer_Size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I);
%将临近的区域合并
bboxes2=[];
bboxes2=[mean(bboxes(:,1)),mean(bboxes(:,2)),mean(bboxes(:,3)),mean(bboxes(:,4))];
PIX1 = mean2(mean2(I(bboxes2(2):bboxes2(2)+bboxes2(4)/2,bboxes2(1):bboxes2(1)+bboxes2(3),1)));
PIX2 = mean2(mean2(I(bboxes2(2):bboxes2(2)+bboxes2(4)/2,bboxes2(1):bboxes2(1)+bboxes2(3),2)));
PIX3 = mean2(mean2(I(bboxes2(2):bboxes2(2)+bboxes2(4)/2,bboxes2(1):bboxes2(1)+bboxes2(3),3)));
PIX = [PIX1,PIX2,PIX3] ;
[Vs,Is] = max(scores);
if isempty(bboxes2)==0
I1 = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes2,Vs);
else
I1 = I;
Vs = 0;
end
imshow(I1)
if PIX(1)>PIX(3) & PIX(2)>PIX(3) & PIX(1)>100 & PIX(2)>100
title(['佩戴头盔，置信度:',num2str(Vs)]);
else
title(['未佩戴头盔，置信度:',num2str(Vs)]);
end
if cnt==8
cnt=0;
end
end
```
