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基于MeanShift算法的安全帽跟踪，吴玉康，杜边境，本文分析了智能视频监控在煤矿企业的重要意义，提出了基于安全帽特征的运动人体目标跟踪策略，并采用基于MeanShift算法的跟踪算法��

RealWear HMT-1 Release 10是一款智能安全帽，本指南为用户提供详细的使用说明和注意事项。本产品支持多种语言，具有高精度语音识别和传感器控制功能，能有效提高安全生产和工作效率。

安全帽识别用智能视频分析结合最前沿深度学习技术，具有识别率高、部署快捷、操作简单、兼容性强、性能稳定等特点，可与更多的行业应用CMS、ERP、BIM等集成，实现更丰富的物联网智能化应用。拥有自主知识产

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施工现场安全帽佩戴情况监控技术研究

本数据集包含丰富的安全帽图像，可以直接用于yolo模型的训练和检测。所有图像经过严格标注，确保高精度的检测率。如果您正在寻找一套可靠的安全帽数据集，这个voc数据集将是一个不错的选择。

基于yolov5和tensorrt的安全帽检测方案是一种高效而可靠的安全管理解决方案，该方案基于深度学习算法，可以快速准确地识别出工地作业人员佩戴安全帽的情况，并对未佩戴安全帽的人员进行预警处理。本文

一、课题名称 基于MATLAB的安全帽检测系统 二、课题介绍 众所周知,在一些施工工地,必须明确佩戴安全帽。可以对生命安全起到保障作用。该课题为常见的安全帽的识别,主要分为红色,蓝色,黄色三类安全帽。

经过300epochs训练的yolo模型，可用于识别安全帽，训练数据为7581张。

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