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AI盒子智慧工地应用算法PPE-个人防护识别，安全帽识别、反光背心识别，绝缘手套识别

发布时间: 2026-07-15 10:08:17

个人防护装备（Personal Protective Equipment，PPE）是保障施工人员生命安全的重要装备，包括：

  • 安全帽（Hardhat）
  • 安全背心（Safety Vest）
  • 防护口罩（Mask）
  • 其他安全防护用品

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https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=297

统一视频~融合通信指挥调度~安全生产可视化管控平台smarteye与AI盒子的融合相关图片， https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=338

 

AI盒子使用手册，https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=340

建筑行业长期以来都是全球事故风险最高的行业之一，每年因高空坠落、物体打击、机械伤害等原因造成大量人员伤亡。大量安全事故本可以通过规范佩戴个人防护装备（PPE）得到有效预防。

现实中，真正的难点并非缺少安全装备，而是如何确保每位工人都能按照规定正确佩戴并持续使用这些装备。

传统安全检查主要依赖人工巡检，一名安全员只能负责有限区域，而大型建筑工地通常拥有多个出入口和作业区域，全天候监管难度大、成本高，难以及时发现所有违规行为。

随着计算机视觉技术的发展，利用 YOLO26 对施工现场进行实时检测，可以实现：

  • 自动检测施工人员
  • 自动识别安全帽、安全背心等 PPE
  • 自动识别未佩戴防护装备的违规人员
  • 实时视频安全告警
  • 24 小时全天候智能巡检

本文将完整演示如何利用 YOLO26 微调模型，构建一套建筑工地个人防护装备（PPE）智能检测系统，实现从模型训练、检测验证到实时视频安全告警的完整流程。

下载数据集

本文采用 Roboflow 提供的 Construction Site Safety 数据集。

数据集特点：

  • 约 2800 张图像
  • YOLO 格式标注
  • 共 10 个检测类别
  • 包含 PPE 正样本与违规负样本

例如：

  • Hardhat
  • NO-Hardhat
  • Safety Vest
  • NO-Safety Vest
  • Mask
  • NO-Mask
  • Person
  • Machinery
  • Vehicle

其中最大的特点是：

数据集不仅标注了佩戴装备，还专门标注了*未佩戴装备（NO-）**类别，使模型能够直接学习安全违规检测，而不仅仅是目标检测。

微调前：验证基础模型效果

正式训练之前，先测试官方预训练模型 yolo26n.pt。

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import matplotlib.pyplot as pltfrom ultralytics import YOLO base = YOLO(”yolo26n.pt”) r = base.predict( asset(”image.jpg”), conf=0.25, verbose=False)[0] plt.imshow(r.plot()[:, :, ::-1])plt.axis(”off”)plt.show()

检测结果分析

图片

基础模型只能检测到：

  • Person（人员）

无法识别：

  • 安全帽
  • 安全背心
  • 防护口罩
  • 安全违规人员

因此，对于 PPE 安全管理而言，基础模型几乎没有实际价值，它只能告诉我们画面中有人，却无法判断工人是否符合安全规范。

微调 YOLO26 模型

接下来开始微调模型。

我们直接使用官方预训练权重 yolo26n.pt 作为初始化参数，而不是从零开始训练。

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from pathlib import Pathfrom ultralytics import YOLO model = YOLO(”yolo26n.pt”) model.train( data=DATA_YAML, epochs=100, imgsz=640, batch=16, patience=20, project=”runs_yolo26”, name=”ppe_finetune”, exist_ok=True) SAVE_DIR = Path(model.trainer.save_dir)

为什么这样设置？

1.使用预训练权重

直接加载 yolo26n.pt 可以继承模型已有的目标检测能力，大幅减少训练时间，提高收敛速度。

输入尺寸 640

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imgsz=640

安全帽、口罩等目标尺寸较小。

640×640 输入能够兼顾检测精度与推理速度，避免小目标丢失。

2.Early Stopping

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patience=20

若连续 20 个 Epoch 验证指标没有提升，则提前停止训练，减少过拟合。

3.免费 GPU 即可完成训练

 

对于约 2800 张图片的数据集，在免费的 Colab GPU 环境中通常一小时内即可完成训练。

模型评估与测试

训练完成后，加载最佳模型进行测试。

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best = YOLO(”best.pt”) imgs = [ ”image1.jpg”, ”image2.jpg”, ”image3.jpg”,] preds = best.predict( imgs, conf=0.25, verbose=False)

微调后的效果

图片

相比基础模型，微调后的 YOLO26 能够准确识别：

  • Person
  • Hardhat
  • Safety Vest
  • Mask
  • Machinery
  • Vehicle

同时还能检测：

  • NO-Hardhat
  • NO-Safety Vest
  • NO-Mask

实现真正意义上的 PPE 合规检测。

存在的问题

虽然整体检测效果提升明显，但仍存在少量误判。

例如：

  • 白色安全帽在浅色背景下容易漏检；
  • 复杂场景中的远距离目标容易误判；
  • 部分佩戴安全帽的工人可能被识别为 NO-Hardhat。

这是因为 NO-* 类别属于负类别检测，本质上需要模型判断"缺少某种装备"，学习难度明显高于普通目标检测，因此误检率通常会更高。

总体而言，模型已经能够满足大多数 PPE 检测需求。

实时视频安全告警

目标检测只是第一步，真正的工程应用还需要能够实时发现安全违规行为。

下面实现视频实时检测，并在发现违规时自动弹出警报。

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import cv2best = YOLO(”best.pt”)NAMES = best.namesVIOLATION = [ n for n in NAMES.values() if str(n).upper().startswith(”NO-”)]cap = cv2.VideoCapture(”video.mp4”)fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) or 25writer = NoneW = 1280while True: ok, frame = cap.read() if not ok: break frame = cv2.resize( frame, (W, int(W * frame.shape[0] / frame.shape[1])) ) r = best.predict( frame, conf=0.25, verbose=False )[0] ann = r.plot() labs = ( [NAMES[int(c)] for c in r.boxes.cls.tolist()] if (r.boxes is not None and len(r.boxes)) else [] ) if any(l in VIOLATION for l in labs): cv2.rectangle( ann, (0, 0), (ann.shape[1], 55), (0, 0, 255), -1 ) cv2.putText( ann, ”SAFETY VIOLATION”, (20, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (255,255,255), 3 ) if writer is None: h, w = ann.shape[:2] writer = cv2.VideoWriter( ”ppe_annotated.mp4”, cv2.VideoWriter_fourcc(*”mp4v”), fps, (w, h) ) writer.write(ann)cap.release()writer.release()

实时检测效果

图片

系统会逐帧分析视频内容。

一旦检测到以下任意违规类别：

  • NO-Hardhat
  • NO-Safety Vest
  • NO-Mask

程序立即在画面顶部显示醒目的红色 SAFETY VIOLATION 警报横幅。

这种设计能够帮助安全管理人员第一时间发现违规行为，实现真正意义上的实时智能监控。

总结

本文基于 YOLO26 完成了建筑工地个人防护装备（PPE）检测项目，从数据集准备、模型微调、性能验证到实时视频检测与安全告警，构建了一套完整的智能安全检测流程。

实验结果表明，相较于仅能识别人员的基础模型，经过微调后的 YOLO26 能够准确检测安全帽、安全背心、口罩等个人防护装备（PPE），并识别 NO-Hardhat、NO-Safety Vest、NO-Mask 等违规类别，实现施工现场的实时安全监测与违规告警。

需要注意的是，NO-* 类别属于缺失目标（负样本）检测，本质上需要模型判断某种防护装备是否未佩戴，其识别难度明显高于普通目标检测。因此，在复杂背景、远距离目标、小尺寸目标或人员遮挡较严重的场景中，仍可能出现少量漏检或误检，这也是当前 PPE 检测任务中的普遍挑战。

 

总体来看，微调后的 YOLO26 在建筑工地复杂场景下展现出了良好的检测精度和稳定性，能够满足施工现场智能巡检、安全监管、违规行为识别和实时预警等应用需求，为智慧工地和智能安全管理系统的实际部署提供了可靠的技术方案。