计算机前沿课程期末项目：基于深度学习的安全帽监管系统（使用YOLO v4）

简介：
本项目运用YOLO v4模型开发了一套高效的安全帽佩戴监管系统，旨在通过深度学习技术实时检测施工现场人员是否正确佩戴安全帽，保障作业安全。 鉴于安全帽佩戴检测的重要性，利用图像视觉技术和神经网络算法来识别工人是否正确佩戴安全帽一直是研究的热点。国内外许多学者已对此进行了大量工作，RCNN系列、SSD 和 YOLO 系列等算法在安全帽检测中得到了广泛应用。 然而，在实际应用环境中（如建筑工地和大型工厂），由于目标遮挡、光线变化等因素的影响，这些方法往往难以保证高精度的检测结果。此外，视频采集中的原始图像通常包含较小的安全帽目标区域，这可能导致漏检现象的发生。因此，如何在复杂环境下提高安全帽佩戴检测的准确性和速度成为应用的关键问题。 针对上述挑战，本段落提出了一种基于改进YOLOv4算法的方法来解决这些问题。