人工智能计算机视觉预训练模型系列第 4 期：安全帽检测模型实测记录

安全帽检测是工业安全场景中很典型的目标检测任务。它不仅要判断画面里是否出现安全帽，还要给出安全帽所在位置，方便后续进行人员合规检查、告警联动、视频回溯和现场管理。 本期训练与测试使用 RTX 3080 显卡，数据集共包含 22796 张图片，约 30.8 万个目标。其中训练集包含 19074 张图片、约 26.4 万个目标；验证集包含 2480 张图片、约 3.0 万个目标；测试集包含 1242 张图片、约 1.4 万个目标。 | 项目 | 内容 | | --- | --- | | 系列期数 | 第 4 期 | | 本期主题 | 安全帽检测 | | 任务类型 | 目标检测 | | 显卡型号 | RTX 3080 | | 数据集规模 | 22796 张图片，约 30.8 万个目标 | | 训练集规模 | 19074 张图片，约 26.4 万个目标 | | 验证集规模 | 2480 张图片，约 3.0 万个目标 | | 测试集规模 | 1242 张图片，约 1.4 万个目标 | 下面是本次安全帽检测任务的训练输入样例。可以看到，安全帽目标可能出现在不同角度、不同尺度和不同人群密度的画面中，这对模型的定位能力和泛化能力都有要求。  验证预测样例可以更直观地观察模型在多目标场景中的框选效果。对于安全监管类应用来说，漏检会影响告警可靠性，误检则可能增加现场管理成本，因此可视化结果和评估指标需要一起看。 

YOLOv5s 是本期记录的第一种安全帽检测模型。该模型包含 157 层网络，约 7M 参数，计算量为 15.8 GFLOPs，模型文件大小约 14 MB。它的特点是结构轻量、部署门槛相对较低，适合对实时性和资源占用比较敏感的视觉任务。 训练配置方面，YOLOv5s 的 batch size 为 64，训练 1001 个 epoch，总训练时间约 167 小时。评估结果中，Precision 为 0.93，Recall 为 0.91，mAP50 为 0.95，说明模型在本次安全帽检测数据集上具备较好的识别与定位能力。 | 项目 | YOLOv5s | | --- | --- | | 网络层数 | 157 层 | | 参数量 | 7M | | 计算量 | 15.8 GFLOPs | | 模型文件 | 14 MB | | batch size | 64 | | epoch | 1001 | | 训练时间 | 167 小时 | | Precision | 0.93 | | Recall | 0.91 | | mAP50 | 0.95 | 下面是 YOLOv5s 训练过程中的损失与指标变化趋势。通过这类曲线，可以观察模型训练是否稳定，以及指标在后期是否逐渐趋于平稳。  推理性能方面，YOLOv5s 的推理显存占用为 366 MB。GPU 单张图片推理 4.22 毫秒，后处理 1.12 毫秒，总计约 5.34 毫秒；CPU 单张图片推理 79.64 毫秒，后处理 13.97 毫秒，总计约 93.61 毫秒。 | 推理环境 | 推理时间 | 后处理时间 | 总耗时 | | --- | ---: | ---: | ---: | | GPU | 4.22 ms | 1.12 ms | 5.34 ms | | CPU | 79.64 ms | 13.97 ms | 93.61 ms | 下面是本次测试使用的原始图片。单张测试图不能代表全部现场效果，但它能帮助我们快速观察模型在真实画面中的检测位置和框选范围。  YOLOv5s 的测试结果如下。结合原图可以看到，安全帽目标被框选出来后，后续系统就可以继续进行计数、合规判断或告警联动。 

YOLO26s 是本期记录的第二种安全帽检测模型。该模型包含 260 层网络，约 10M 参数，计算量为 22.5 GFLOPs，模型文件大小约 20 MB。它同样面向目标检测任务，可用于安全帽识别、现场巡检和工业视频分析等场景。 训练配置方面，YOLO26s 的 batch size 为 48，训练 1043 个 epoch，总训练时间约 175 小时。评估结果中，Precision 为 0.92，Recall 为 0.90，mAP50 为 0.94，整体表现也保持在较高水平。 | 项目 | YOLO26s | | --- | --- | | 网络层数 | 260 层 | | 参数量 | 10M | | 计算量 | 22.5 GFLOPs | | 模型文件 | 20 MB | | batch size | 48 | | epoch | 1043 | | 训练时间 | 175 小时 | | Precision | 0.92 | | Recall | 0.90 | | mAP50 | 0.94 | 下面是 YOLO26s 训练过程中的损失与指标变化趋势。对于安全帽检测这类工程任务，训练曲线可以帮助我们复盘训练轮次、数据质量和模型收敛状态。  推理性能方面，YOLO26s 的推理显存占用为 366 MB。GPU 单张图片推理 6.2 毫秒，后处理 1.6 毫秒，总计约 7.8 毫秒；CPU 单张图片推理 103.3 毫秒，后处理 39.3 毫秒，总计约 142.6 毫秒。 | 推理环境 | 推理时间 | 后处理时间 | 总耗时 | | --- | ---: | ---: | ---: | | GPU | 6.2 ms | 1.6 ms | 7.8 ms | | CPU | 103.3 ms | 39.3 ms | 142.6 ms | YOLO26s 的测试结果如下。对于最终部署来说，单张图片测试只是起点，还需要在连续视频流、不同摄像头角度、不同光照条件和真实作业现场中持续验证。 

安全帽检测看似只是一个“有没有戴帽子”的问题，但落到真实场景里，模型需要面对遮挡、远距离小目标、人员密集、背景复杂和设备算力有限等挑战。一个可部署的安全帽检测模型，既要有清晰的指标，也要有可接受的推理速度和稳定的现场表现。 从本期记录可以看到，轻量级视觉模型已经能够在较低显存占用和毫秒级 GPU 推理时间下完成安全帽目标检测任务。对于智慧工地、工业园区、仓储物流和安全生产监管，这类模型更适合作为工程落地的起点，再结合现场数据持续迭代。 大模型未必一统天下，小模型依然有自己的位置。你在安全帽检测或工业视觉项目里，最关心的是准确率、漏检率、实时推理，还是复杂现场下的长期稳定性？欢迎把你的应用场景和最难解决的问题留下来，后续文章我们继续拆解。