安全帽公司生产安全帽是应用最广泛的工人头部防护装备之一，广泛应用于机械、建筑、矿山、交通、冶金、电力等行业，本文论述了一套以冲击加速度为测试参数的测量装置的设计，从而科学地评价安全帽的侧向冲击防护性能。

安全帽公司生产安全帽实时检测方法，包括以下步骤：第一步：获取电源监控视频，对电源监控视频进行预处理和规范化；第二步：将第一步处理的视频帧输入到posenet模型中，得到视频帧中人员的骨架信息；第三步：根据员工骨架信息计算安全帽的位置；第四步：利用vgg16训练模型检测员工安全帽佩戴情况；第五步：确定检测帧数是否达到设定的阈值。如果未达到，则重复步骤1至4，如果达到，则执行步骤6；第六步：通过检测多个连续视频帧，综合分析每一帧的分类结果，得到佩戴安全帽的结果。本发明能准确、快速地检测员工安全帽的佩戴状态，适应各种电气工作环境。在煤矿生产中，由于工人不戴安全帽而受伤的事故时有发生。为了建立数字安全帽监测系统，提出了一种基于卷积神经网络的安全帽佩戴检测模型。采用先进的darknet53网络作为模型主干，提取图像的特征信息，引入注意机制，丰富特征之间的信息传递，增强模型的泛化能力。最后，生成了安全帽佩戴预训练数据集和实际矿井场景数据集，并在pytorch平台上进行了综合对比实验，验证了模型设计的有效性。在实际矿场数据集上获得了92.5 map的良好性能。

安全帽公司生产安全帽具有警示功能，包括安全帽本体，其特征在于：安全帽上设有检测和警示装置；该检测报警装置由标志信息检测模块、单片机STM32F103、覆盆子饼3b、疲劳监测模块、报警模块、定位模块和WiFi模块组成；操作人员戴安全帽工作时，将操作人员的眼睛特征和身体体征实时传送给raspberry pie 3B。树莓派3B判断操作人员是否疲劳或生病，并控制报警模块发出报警声、光和振动，以便及时提醒操作人员，避免事故发生。