引言
在工地规范佩戴安全帽是一项基本管理要求，很大程度上可以避免工人遭受意外伤害，确保自身安全。但是，据调查结果显示，由于工人未正确佩戴安全帽引起的事故占建筑施工事故的67.95%[1]，此数据明确指出了佩戴安全帽的重要性。因此，施工单位对工人安全帽佩戴状态进行实时监控，并且对不合理的行为及时制止，是有效降低安全风险、减少安全事故的重要手段。
传统的建筑工地对于工人是否佩戴安全帽问题采用人工检查的方式，这种方式存在增加额外人力成本并且效率低[2]等问题。如今在工业智能化不断发展的趋势下，智慧工地深度融合了多种前沿技术，构建了一个从前端监控到边缘端处理和云端管理的联动机制。通过在建筑工地安装高清摄像头，实时捕捉现场画面，智能分析系统搭载计算机视觉和人工智能等技术，对视频数据分析处理[3-4]，有效解决建筑工地中存在的远程监管难以实施、监督措施难以落地以及缺乏实时预警机制等问题[5]。
本文设计的基于边缘计算[6-7]的视频分析系统不需要将数据上传云平台处理，显著缩短了数据传输延迟时间[8]。边缘智能分析系统硬件上采用两颗AX650N芯片级联的方式，分为主从芯片模块设计。主芯片模块设计多样化的外围接口，实现系统的硬件扩展性和功能灵活性；从芯片模块用于提高系统的计算能力与解码能力。算法部分基于主流目标检算法YOLOv8n进行颈部网络中空间金字塔池化快速(Spatial Pyramid Pooling Fast, SPPF)模块和损失函数优化。经过多个场景测试，检测结果达到预期要求。
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作者信息：
王晓旋1，2，李博1，钟鹏2
（1.浙江工业大学 物理学院，浙江 杭州 310023；
2.浙江宇视科技有限公司，浙江 杭州 310051）
