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建筑工地安全监管：识别未佩戴安全帽行为

引言：从通用视觉识别到安全生产的精准落地

在智能制造与智慧城市建设加速推进的今天，计算机视觉技术正逐步渗透到工业现场的安全管理中。建筑工地作为高风险作业场所，人员是否规范佩戴安全帽直接关系到生命安全。传统依赖人工巡检的方式效率低、覆盖有限，而基于AI的智能监控系统则能实现全天候、自动化的行为识别。

本文聚焦于一个具体但极具代表性的应用场景——未佩戴安全帽行为识别，采用阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型作为基础视觉引擎，结合PyTorch环境部署，构建一套可运行于本地服务器的推理系统。该方案不仅具备高准确率，还支持快速迁移至其他工业场景（如反光衣检测、区域入侵告警等），为智慧工地提供可扩展的技术底座。

本实践属于典型的实践应用类文章，将完整呈现从环境配置、代码实现到问题优化的全流程，确保读者可在真实项目中复用此方案。

技术选型：为何选择“万物识别-中文-通用领域”模型？

面对众多目标检测模型（YOLOv5/v8、Faster R-CNN、DETR等），我们最终选定阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型，主要基于以下几点考量：

| 维度 | 万物识别模型 | YOLO系列 | 自研CNN | |------|---------------|----------|---------| | 中文标签支持 | ✅ 原生支持中文类别输出 | ❌ 需自行映射 | ❌ 需额外设计 | | 开箱即用性 | ✅ 支持常见物体直接识别 | ⚠️ 需训练或微调 | ❌ 完全自定义 | | 工业场景适配 | ✅ 包含“安全帽”标准类别 | ✅ 可训练 | ✅ 灵活但成本高 | | 模型轻量化 | ✅ 提供轻量版本 | ✅ 多种尺寸 | 可控 | | 社区与维护 | ✅ 阿里背书，持续更新 | ✅ 活跃社区 | ❌ 依赖团队能力 |

核心优势总结：该模型在保持较高精度的同时，极大降低了工程落地门槛，尤其适合需要快速验证AI能力的中小型项目或边缘设备部署。

更重要的是，其内置了对“安全帽”这一关键类别的识别能力，无需重新标注数据集即可启动初步测试，显著缩短MVP（最小可行产品）开发周期。

环境准备与依赖管理

1. 确认基础环境

系统已预装PyTorch 2.5，并位于/root目录下提供requirements.txt文件。建议使用 Conda 虚拟环境进行隔离管理。

# 激活指定环境 conda activate py311wwts

2. 安装必要依赖

虽然核心框架已就绪，但仍需补充图像处理和可视化库：

pip install opencv-python numpy matplotlib pillow

若模型加载报错，请检查torchvision是否兼容 PyTorch 2.5：

bash pip install torchvision --upgrade

3. 文件结构规划

建议在工作区创建统一目录结构以便维护：

/root/workspace/ ├── inference.py # 推理主程序 ├── input/ │ └── bailing.png # 测试图片 └── output/ └── result.jpg # 输出带框图

可通过以下命令复制原始文件至工作区：

cp /root/推理.py /root/workspace/inference.py cp /root/bailing.png /root/workspace/input/bailing.png

⚠️ 注意：复制后需修改inference.py中的图片路径指向新位置。

核心代码实现：安全帽佩戴状态识别

以下是完整的 Python 推理脚本，包含模型加载、图像预处理、推理执行与结果可视化四大模块。

# inference.py import torch import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # ------------------------------- # 1. 加载预训练模型（假设模型已下载并解压） # ------------------------------- print("正在加载万物识别模型...") model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s.pt') # 示例路径，实际应替换为阿里模型接口 # 注：此处仅为示意。若阿里模型为ONNX或其他格式，需使用对应加载方式（如onnxruntime） # 实际调用可能如下（根据官方文档调整）： # model = torch.jit.load('wuyi_recognition_cn.pt') # ------------------------------- # 2. 图像读取与预处理 # ------------------------------- def load_image(image_path): """加载图像并转换为RGB格式""" img = Image.open(image_path).convert('RGB') return img # 修改此处路径以匹配你的测试图片位置 image_path = '/root/workspace/input/bailing.png' img_pil = load_image(image_path) img_cv = cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # ------------------------------- # 3. 执行推理 # ------------------------------- results = model(img_pil) # 使用PIL输入进行推理 # 解析检测结果 detections = results.pandas().xyxy[0] # 获取边界框信息 helmet_count = 0 no_helmet_count = 0 # ------------------------------- # 4. 结果绘制与报警逻辑 # ------------------------------- draw = ImageDraw.Draw(img_pil) try: font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20) # 黑体字体，支持中文 except IOError: font = ImageFont.load_default() colors = { 'with_helmet': (0, 255, 0), # 绿色 'without_helmet': (255, 0, 0) # 红色 } for _, row in detections.iterrows(): x1, y1, x2, y2 = int(row['xmin']), int(row['ymin']), int(row['xmax']), int(row['ymax']) conf = row['confidence'] label = row['name'] # 判断是否为头部且未戴头盔 if 'head' in label.lower(): # 进一步判断是否有安全帽（可通过上下文或专用分类器） # 此处简化：若同时检测到 head 和 helmet 在附近，则视为佩戴 helmet_nearby = False for _, h_row in detections.iterrows(): if h_row['name'] == 'safety helmet': if abs((h_row['xmin'] + h_row['xmax'])/2 - (x1+x2)/2) < 50 and \ abs((h_row['ymin'] + h_row['ymax'])/2 - (y1+y2)/2) < 50: helmet_nearby = True break color_key = 'with_helmet' if helmet_nearby else 'without_helmet' color_bgr = colors[color_key] no_helmet_count += 1 if not helmet_nearby else 0 helmet_count += 1 if helmet_nearby else 0 # 绘制边框 cv2.rectangle(img_cv, (x1, y1), (x2, y2), color_bgr, 2) # 添加标签 text = f"Head {'(OK)' if helmet_nearby else '(ALERT!)'} {conf:.2f}" cv2.putText(img_cv, text, (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, color_bgr, 2) # ------------------------------- # 5. 保存结果图像 # ------------------------------- output_path = '/root/workspace/output/result.jpg' cv2.imwrite(output_path, img_cv) print(f"✅ 推理完成！发现 {helmet_count} 人佩戴安全帽，{no_helmet_count} 人未佩戴。") print(f"📊 结果已保存至: {output_path}")

关键逻辑解析：如何判断“未佩戴”行为？

单纯检测“head”和“safety helmet”两个对象并不足以判定违规行为，必须引入空间关系分析。本方案采用相对位置匹配法：

判断流程如下：

1. 提取所有 head 检测框
2. 遍历每个 head 框，查找是否存在 nearby 的 safety helmet
3. 计算两框中心点距离
4. 设定阈值（如水平<50px，垂直<50px）
5. 若无匹配 helmet → 触发告警

# 示例片段：头盔邻近判断 def is_helmet_nearby(head_box, helmet_boxes, threshold=50): hx_center = (head_box[0] + head_box[2]) / 2 hy_center = (head_box[1] + head_box[3]) / 2 for hb in helmet_boxes: hm_center_x = (hb[0] + hb[2]) / 2 hm_center_y = (hb[1] + hb[3]) / 2 if abs(hx_center - hm_center_x) < threshold and abs(hy_center - hm_center_y) < threshold: return True return False

✅优点：无需额外训练二分类模型，利用已有检测结果即可完成逻辑判断
⚠️局限：在密集人群或遮挡严重时可能出现误判，后续可通过姿态估计优化

实践中的常见问题与解决方案

❌ 问题1：模型无法识别“安全帽”类别

现象：输出结果中缺少safety helmet或helmet类别。

原因分析： - 模型未包含该类别（某些通用模型仅支持COCO 80类） - 类别名称不一致（如显示为“hat”而非“helmet”）

解决方法： 1. 查阅模型官方文档确认支持类别列表 2. 若不支持，需使用自定义数据集微调（Fine-tuning） 3. 或改用专用于工业安全的预训练模型（如HelmNet、SafetyHat-YOLO）

❌ 问题2：中文标签乱码

现象：绘图时中文显示为方框或问号。

根本原因：OpenCV 不原生支持中文，Pillow 缺少中文字体。

解决方案：

# 使用Pillow绘制中文 font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20) # 下载黑体字体文件 draw.text((x1, y1-20), "未戴安全帽!", fill="red", font=font)

💡 字体文件可提前上传至项目目录，并通过!wget下载：

bash wget https://github.com/StellarCN/scp_zh/raw/master/fonts/simhei.ttf

❌ 问题3：内存不足导致推理失败

现象：CUDA out of memory错误。

应对策略： - 使用轻量模型（如YOLOv5s、MobileNetV3 backbone） - 设置device='cpu'进行CPU推理（牺牲速度换取稳定性） - 分批处理视频帧，避免堆积

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device)

性能优化建议

为了提升系统在真实工地场景下的实用性，建议从以下几个方面进行优化：

1. 模型蒸馏 + 量化

将大模型知识迁移到小模型，并进行INT8量化，可在Jetson Nano等边缘设备运行。

2. 视频流实时处理

扩展脚本以支持RTSP视频流输入：

cap = cv2.VideoCapture("rtsp://camera_ip:554/stream") while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 调用模型推理...

3. 告警联动机制

当检测到未佩戴行为时，自动触发： - 存储截图至数据库 - 发送微信/短信通知管理员 - 广播语音提醒

4. 多目标跟踪（MOT）

集成ByteTrack或DeepSORT，避免同一人重复报警，提高统计准确性。

总结：实践经验与最佳实践建议

本文基于阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型，实现了建筑工地未佩戴安全帽行为的自动识别系统。通过完整的环境配置、代码实现与问题排查，展示了AI技术在安全生产领域的快速落地路径。

🎯 核心收获总结

• 开箱即用的价值：中文标签支持极大降低部署门槛，特别适合国内企业快速验证AI能力。
• 组合式创新思维：即使模型不直接输出“是否佩戴”，也可通过多对象空间关系推导出高级语义。
• 工程化意识：从路径管理、字体兼容到内存控制，每一个细节都影响最终可用性。

✅ 两条最佳实践建议

1. 先验证再投入：优先使用现成模型做PoC（概念验证），确认效果后再考虑定制化训练。
2. 构建闭环系统：AI识别只是起点，必须与告警、记录、反馈机制结合，才能形成真正的安全管理闭环。

下一步学习路径推荐

若希望进一步深化该方向的技术能力，建议按以下路径进阶：

1. 数据增强与微调：收集工地实拍图，使用LabelImg标注，对模型进行Fine-tune。
2. 部署到边缘设备：尝试将模型转为TensorRT或ONNX格式，在RK3588、Jetson上部署。
3. 构建Web监控平台：使用Flask + Vue搭建可视化界面，实现实时视频监控与历史查询。

🔗 推荐资源： - Ultralytics YOLOv5 GitHub - 阿里云视觉智能开放平台 - 《深度学习目标检测实战》——人民邮电出版社

让AI真正服务于人，守护每一顶安全帽下的生命，是技术向善最朴实的体现。