安全帽作为防止人员头部受到伤害的防护用品，在进入电厂等高危场所时，要求必须佩戴。在实际工作中，不佩戴安全帽进入作业现场的情况时有发生。为解决这一问题，提出了一种基于安全帽的智能化检测技术。该技术使用YOLOv5算法对数据进行训练，并采用YOLOv5系列中网络深度和宽度最小的YOLOv5s模型。试验结果表明，在自采数据集中训练并检测，平均精度达95.4%，能够满足电厂等高危场所对人员不按规定佩戴安全帽的实时监测要求。
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