针对现有安全帽佩戴检测中存在的检测精度较低等问题，提出一种基于改进YOLOV5s的安全帽佩戴检测算法。通过结合SimAM注意力，增强安全帽特征的显著性；引入Bi-FPN网络并增加小目标检测层，提高对小目标安全帽的检测精度；采用DIOU-NMS算法提高遮挡目标的检测精度。实验结果证明，改进后的YOLOV5s算法mAP达到97.3%,比原始的YOLOV5s算法提高了4.5%,满足现实场景下安全帽佩戴检测任务的要求。
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