安全帽检测算法采用了计算机深度学习算法，通过进行海量安全帽模型检测训练后配合现场部署的摄像头，对作业区域内的人员安全帽佩戴情况进行检测。对未佩戴安全帽的人员做出预警防范。
安全帽是防御人体头部不受外来物体击打和伤害的防护用品，是危化品场所、建筑施工、隧道涵洞施工、矿山开采、高空作业等必备的量大面广的防护用品，是进入油库必须佩戴的防护用品之一。
安全帽佩戴识别系统用深度视觉分析技术对现场监控画面实时分析，依据现场已经部署的监控摄像头，实时监测识别现场的工作环境，分析工作人员是否佩戴安全帽，自动对施工作业区域的员工进行识别，如发现未按要求佩戴安全帽，会立即发出语音提醒;后台监控人员收到违规提示后立即对现场的违规人员进行及时纠正，降低发生更大危险损失的可能性。
作业人员的安全始终是重中之重的。作业人员进入现场是必须佩戴安全帽的，传统监督方式都是采取人力，一个一个的检查。但施工现场大且多面广，环境也比较复杂，常规的现场监督方式很难做到实时化和智能化，耗时耗力并且效率低下。在此背景下，安全帽佩戴识别系统显得尤为重要。
安全帽佩戴识别系统运用深度学习+边缘计算，全天不间断对现场作业人员的安全帽佩戴行为进行识别预警，积极主动进行安全巡查工作。它与利用人工识别对比，系统可以做到作业区域实时全覆盖分析识别的效果。不需要人为的每时每刻紧盯视频，为监管人员的工作带来了便利。
AI安全帽识别可对进入作业区域的人员进行自动识别：若检测到人员未佩戴安全帽，可立即报警，将报警截图和视频保存到数据库形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播，系统极大地提升了作业区域的管控效率，形成了强大的震慑作用，保障了作业人员的人身安全。
