在电力行业，巡检工作通常涉及高风险环境，如变电站、高压输电线路等。为了保障巡检人员的安全，正确佩戴安全帽是基本的安全要求。然而，由于工作环境复杂、人员分散，传统的人工监督方式难以确保所有人员始终遵守安全规定。因此，“未佩戴安全帽检测”算法应运而生，通过智能化手段实时监控巡检人员的安全帽佩戴情况。
痛点分析
人工监督效率低下：传统方式依赖人工巡检，难以实现全面覆盖，容易出现监管漏洞。
安全隐患高：未佩戴安全帽可能导致头部受伤，尤其是在高风险区域，如变电站或高空作业场景。
事故责任难以追溯：一旦发生事故，难以确定是否因未佩戴安全帽导致，增加了责任认定的难度。
人员行为规范管理困难：电力巡检人员工作环境复杂，难以实时监控其是否正确佩戴安全帽。
算法价值
实时监控与预警：通过摄像头和深度学习算法，系统能够实时检测巡检人员是否佩戴安全帽，并在发现未佩戴行为时立即发出警报。
高精度识别：采用YoloV8框架算法可以准确识别安全帽的形状、颜色和纹理，即使在复杂环境下也能保持高准确率。
降低事故风险：通过及时发现未佩戴安全帽的行为，系统能够迅速提醒巡检人员，减少因违规操作导致的安全事故。
数据驱动的管理决策：系统可以记录违规行为，生成详细报告，帮助管理者分析高风险区域和时段，从而优化安全管理措施。
减少人力成本：相比传统的人工监督方式，该算法能够实现自动化监控，降低人力投入。
智能联动：系统可以与现场设备联动，例如在检测到未佩戴安全帽时自动暂停相关作业，待人员纠正后再恢复。