1. 毕业设计（论文）的内容和要求
工地和矿区等易有掉落物体的作业区域，安全排在第一位。
如果安全不能保证，不仅会遭受人员伤亡和财产损失，正常的作业秩序亦无法维持，所以在工地和矿区等区域内，必须要佩戴安全帽。
但是，尽管各单位经常进行安全教育，总有心存侥幸者因为各种理由不能保证时刻佩戴。
2. 参考文献
1） 林俊，党伟超，潘理虎，基于YOLO的安全帽检测方法，太原科技大学，中国科学院2） 李开复，王咏刚。
人工智能，北京：文化发展出版社3） 张玉宏，深度学习之美AI时代的数据处理与最佳实践。
北京：电子工业出版社4） Redmon J, Farhadi A. YOLOv3: An incremental improvement. arXiv: 1804.02767, 2018. 5） 基于深度学习的建筑工人安全帽佩戴识别研究[J]. 张明媛,曹志颖,赵雪峰,杨震.安全与环境学报. 2019(02)6） 基于机器视觉的安全帽自动识别技术研究[J]. 冯国臣,陈艳艳,陈宁,李鑫,宋程程.机械设计与制造工程. 2015(10)7） 基于FAST特征的智能安全帽静态报警方法的研究[J]. 严良平,童静,王凯,程剑林,崔学坤,李志浩.电力信息与通信技术. 2019(04)8） 一种适用于变电站内智能视频安全帽识别算法的研究与应用，刘群，刘鸿涛，南瑞集团公司（国网电力科学研究院9） 基于改进卷积神经网络的交通场景小目标检测，郑秋梅，中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院10） 基于卷积神经网络的行人安全帽自动识别，何慧敏，林志贤，福州大学物理与信息工程学院11） 基于机器学习方法的安全帽佩戴行为检测[J]. 杨莉琼,蔡利强,古松.中国安全生产科学技术. 2019(10)12） 基于深度学习的安全帽检测方法研究[J]. 郝存明,朱继军,张伟平.河北省科学院学报. 2018(03)13） [8]基于深度学习的建筑工人安全帽佩戴识别研究[J]. 张明媛,曹志颖,赵雪峰,杨震.安全与环境学报. 2019(02)
