监控识别佩戴安全帽人员聚集依据边缘计算+机器视觉深度学习技术，监控识别佩戴安全帽人员聚集利用现场已有的监控摄像头实时监测管控范围之内人员是不是戴安全帽。监控识别佩戴安全帽人员聚集检测出进入施工现场的人员未戴安全帽时，需及时记录和储存，并把语音广播相互连接发出声响提示，降低施工现场安全事件的发生。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求。Backbone:骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。
TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
监控识别佩戴安全帽人员聚集用以城市公共场合的群体拥挤检测，是安全监控的关键应用领域之一。由安全性目地出发，公共场合聚集总数增加，很容易发生踩踏等安全事故。因而，依据机器视觉+边缘计算技术也被用来改进公共安全管理。踩踏事件可能是因为行为难题或紧急状况所造成的。深度学习模型可用于统计分析运用一个或几个监控监控摄像头来预测分析与分析人群密度，便于提前预防。
class Conv(nn.Module):
# 标准的卷积 参数(输入通道数, 输出通道数, 卷积核大小, 步长, 填充, 组, 扩张, 激活函数)
default_act = nn.SiLU() # 默认的激活函数
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2维卷积，其中采用了自动填充函数。
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一个batch的特征图均满足均值为0，方差为1的分布规律
# 如果act=True 则采用默认的激活函数SiLU；如果act的类型是nn.Module，则采用传入的act; 否则不采取任何动作 （nn.Identity函数相当于f(x)=x，只用做占位，返回原始的输入）。
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x): # 前向传播
return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm
def forward_fuse(self, x): # 用于Model类的fuse函数融合 Conv + BN 加速推理，一般用于测试/验证阶段
return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm安全生产一直是施工过程中的一个关键问题。仅有确保施工人员的安全性，才能确保各方的利益。监控识别佩戴安全帽 人员聚集识别系统，可以分析识别安全帽穿戴、工服穿戴、人员聚集、睡岗离岗、安全带穿戴等行为，将成为人员施工过程中的安全注意事项。
