安全帽ai自动识别算法是人工智能与视觉系统算法技术性的结合。通过10年的工艺累积，SuiJi vision具备深层次的人工智能自主学习、图像识别、行为分析、发展趋势认知、风险预警等工作能力，安全帽ai自动识别算法可以根据认知情景动态性、即时解析和管理方法情景个人行为来预知未来的风险性。
YOLOv1采用的是“分而治之”的策略，将一张图片平均分成7×7个网格，每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。回忆一下，在Faster R-CNN中，是通过一个RPN来获得目标的感兴趣区域，这种方法精度高，但是需要额外再训练一个RPN网络，这无疑增加了训练的负担。在YOLOv1中，通过划分得到了7×7个网格，这49个网格就相当于是目标的感兴趣区域。通过这种方式，我们就不需要再额外设计一个RPN网络，这正是YOLOv1作为单阶段网络的简单快捷之处！
安全帽识别算法的工作内容如下所示：1。前面监控摄像头机器设备将现场视频画面即时上传至系统软件网络服务器。2.服务器根据安全帽识别算法即时全貌识别算法精确识别安全帽佩戴状况。3.系统软件捕获、储存未配戴安全帽的个人行为，并同步在后台监控系统预警。4.储存非法活动的时长、地址和当场照片并发出声响。4.专职安全员应远程控制或当场纠正非法活动。
画矩形
cv2.rectangle(img,(xmin, ymin), (xmax,ymax),(0,255,0)，1)
左上角顶点和右下角顶点的坐标
画框颜色:RGB颜色
画线的粗细:不设置,有默认值1
cv2.rectangle(frame,(350，0)，(500，250)，(0，255，0)，3)
cv2.circle (img,(380,0),63,(255,0,0),3)
圆心与半径，显示颜色以及粗细
线的粗细:-1∶填充圆内部，其他值为粗细
#画出空心圆
cv2.circle(frame,(380,0),63,(0,0,255),1)
#填充内部
cv2.circle(frame,(380,0),63,(0,0,255),-1)根据计算机联邦学习智能视频监控分析识别算法，根据规模性安全帽数据信息识别学习培训，给予监控系统智能化识别工作能力，精确分辨实际操作工作人员是不是戴安全帽，假如现场施工工作人员不戴安全帽，即时捕获警报，可将捕获数据信息发送到管理系统，提升当场操控员工的安全系数。
