1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
随着视频监控技术的高速发展以及模式识别、机器视觉和图像处理等技术的深入研究，智能化视频监控技术成为了一个新兴的研究方向。
智能化视频监控技术利用计算机视觉相关技术自动对监控视频进行处理和分析以提高监控技术智能化水平从而减轻相关从业人员的工作强度，其拥有广泛的应用价值和应用前景。
目前，对于工人安全帽的佩戴检测主要依靠人工监视，这种检查方式不仅耗费人力资源，而且容易受工作人员的主观影响。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一.研究内容：1.实现的具体功能要求针对真实场景下安全帽佩戴检测所面临的背景复杂、干扰性强、待检测目标较小等问题，引入了基于深度学习的 SSD 算法进行安全帽佩戴检测。
该算法对待检测目标是否佩戴安全帽进行识别，若待检测目标已佩戴安全帽，则在图像中将人脸和安全帽作为一个整体进行定位；否则，仅对人脸定位。
1、基于安全帽佩戴检测构建安全帽检测数据集，通过对图像进行旋转、缩放等操作来拓展数据集，并在安全帽检测数据集上调整原始SSD算法的原始参数，训练模型，测试检测以此完成原始SSD算法的初步研究。
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