CN213074650U - 一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，涉及安全帽监控技术领域，包括帽体，所述帽体的顶部设置有警报器，本实用新型的有益效果为：该基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，通过帽体的内腔设置有热释电红外传感器，通过利用热释电红外传感器实现对人体头部的温度进行检测，从而确定工人是否佩戴安全帽，当工人进入施工现场后，将安全帽脱下，热释电红外传感器无法检测到工人头部的温度时，通过帽体内部设置的控制器将信息传递给警报器，通过利用警报器发出警报，对擅自脱下安全帽的工人做出警示，提醒工人佩戴好安全帽，为工人的生命安全提供了保障。

Description

一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备

技术领域

本实用新型涉及安全帽监控技术领域，具体为一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备。

背景技术

安全帽是防止高空物体坠落时碰撞头部的头部防护装置，常用于矿业、建筑行业等容易产生坠落物的行业，安全帽性能的好坏将直接影响工作人员的安全，在进入建筑工地或者井下作业时，施工人员都要佩戴安全帽用以保护自身安全。

目前所常用的安全帽结构过于简单，不具备能够进行检测和提醒工作人员是否佩戴安全帽的功能，并且在工作人员发生危险时，不能及时向外发出求救信号寻求救助，从而影响工作人员的最佳救治时间，不利于对受伤人员进行施救。

实用新型内容

针对现有技术的不足，本实用新型提供了一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，解决了上述背景技术中提出的问题。

为实现以上目的，本实用新型通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，包括帽体，所述帽体的顶部设置有警报器，所述帽体的内部设有控制器，所述帽体内腔的顶部设置有热释电红外传感器，所述帽体的一侧设置有帽檐，所述帽檐的底部设置有控制开关，所述帽檐的表面设置有定位模块，所述帽体的两侧分别设置有对讲模块，所述对讲模块的顶部设置有信号发射器，所述对讲模块的一侧设置有转动轴承，所述转动轴承转动连接有第一连接线，所述第一连接线的另一端固定连接有麦克风，所述对讲模块的底部固定连接有第二连接线，所述第二连接线的另一端固定安装有耳麦。

可选的，所述帽体的表面设置有太阳能充电板，所述帽体的内部设置有蓄电池，所述帽体的一侧设置有护目镜。

可选的，所述帽体的内腔设置有减震弹簧，所述减震弹簧的另一端固定连接有防撞钢板，所述防撞钢板的表面固定连接有橡胶缓冲垫，所述橡胶缓冲垫的表面设置有海绵缓冲垫，所述海绵缓冲垫的表面开设有贯穿孔。

可选的，所述对讲模块的表面开设散热孔。

可选的，所述耳麦的一侧设置有橡胶软垫。

可选的，所述蓄电池与热释电红外传感器、控制器、警报器以及对讲模块电性连接。

本实用新型提供了一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，具备以下有益效果：

1、该基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，通过帽体的内腔设置有热释电红外传感器，通过利用热释电红外传感器实现对人体头部的温度进行检测，从而确定工人是否佩戴安全帽，当工人进入施工现场后，将安全帽脱下，热释电红外传感器无法检测到工人头部的温度时，通过帽体内部设置的控制器将信息传递给警报器，通过利用警报器发出警报，对擅自脱下安全帽的工人做出警示，提醒工人佩戴好安全帽，解决了不具备检测、提醒工人佩戴安全帽的问题，为工人的生命安全提供了保障。

2、该基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，通过帽体设置有对讲模块，当使用者遇到紧急情况需要救助时，打开对讲模块的控制开关，通过利用对讲模块可以快速告知他人提供帮助，并通过设置有信号发射器和定位模块，利用信号发射器和定位模块可以快速定位工作人员的位置，有效的工作人员进行施救，避免不能及时抢救工作人员，从而影响工作人员的救治时间。

附图说明

图1为本实用新型结构示意图；

图2为本实用新型结构外部示意图；

图3为本实用新型结构图1中A处放大示意图。

图中：1、帽体；2、太阳能充电板；3、警报器；4、蓄电池；5、控制器； 6、热释电红外传感器；7、减震弹簧；8、防撞钢板；9、橡胶缓冲垫；10、海绵缓冲垫；11、帽檐；12、控制开关；13、对讲模块；14、信号发射器； 15、散热孔；16、转动轴承；17、第一连接线；18、麦克风；19、第二连接线；20、耳麦；21、橡胶软垫；22、护目镜；23、定位模块。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。

请参阅图1至图3，本实用新型提供一种技术方案：一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，包括帽体1，帽体1的顶部设置有警报器3，通过利用警报器3发出警报，对擅自脱下安全帽的工人做出警示，提醒工人佩戴好安全帽，解决了不具备检测、提醒工人佩戴安全帽的问题，为工人的生命安全提供了保障，帽体1的内部设有控制器5，帽体1内腔的顶部设置有热释电红外传感器6，通过利用热释电红外传感器6实现对人体头部的温度进行检测，从而确定工人是否佩戴安全帽，帽体1的一侧设置有帽檐11，帽檐11的底部设置有控制开关12，帽檐11的表面设置有定位模块23，可以快速定位工作人员的位置，有效的工作人员进行施救，避免不能及时抢救工作人员，从而影响工作人员的救治时间，帽体1的两侧分别设置有对讲模块 13，通过帽体1设置有对讲模块13，当使用者遇到紧急情况需要救助时，打开对讲模块13的控制开关12，通过利用对讲模块13可以快速告知他人提供帮助，对讲模块13的顶部设置有信号发射器14，对讲模块13的一侧设置有转动轴承16，转动轴承16转动连接有第一连接线17，第一连接线17的另一端固定连接有麦克风18，对讲模块13的底部固定连接有第二连接线19，第二连接线19的另一端固定安装有耳麦20。

其中，帽体1的表面设置有太阳能充电板2，便于对蓄电池4进行充电，有效的避免了在室外不便充电的问题，帽体1的内部设置有蓄电池4，帽体1 的一侧设置有护目镜22，有利于工人进行工作时，对眼睛起到了有效的保护作用，避免因扬尘导致眼睛无法睁开的情况，从而影响工作，对眼睛的保护起到了重要的作用。

其中，帽体1的内腔设置有减震弹簧7，减震弹簧7的另一端固定连接有防撞钢板8，防撞钢板8的表面固定连接有橡胶缓冲垫9，橡胶缓冲垫9的表面设置有海绵缓冲垫10，当发生意外时，通过设置有多层防护结构，增加了安全帽的抗压性，降低了工作人员发生意外时受到的伤害，海绵缓冲垫10的表面开设有贯穿孔，起到通风透气的作用。

其中，对讲模块13的表面开设散热孔15，起到通风散热的作用。

其中，耳麦20的一侧设置有橡胶软垫21，增加了佩戴时的舒适度，有效的降低了长时间佩戴安全帽的疲劳程度。

其中，蓄电池4与热释电红外传感器6、控制器5、警报器3以及对讲模块13电性连接。

综上，该基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，使用时，首先工人佩戴安全帽后，热释电红外传感器6与工人的头部直接接触，当工人进入施工现场后，将安全帽脱下，热释电红外传感器6无法检测到工人头部的温度，热释电红外传感器6将信息发送给控制器5，控制器5再将信息传递给警报器3，对擅自脱下安全帽的工人做出警示，提醒工人佩戴好安全帽，在工人发生意外时，通过打开对讲模块13的控制开关12，通过利用对讲模块 13和他人进行沟通，利用信号发射器14将信息传递给他人，迅速将发生的情况告知他人，然后通过利用定位模块23可快速定位到工人的具体位置，最后便于对发生意外的工作人员进行施救。

以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，根据本实用新型的技术方案及其实用新型构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，包括帽体(1)，其特征在于：所述帽体(1)的顶部设置有警报器(3)，所述帽体(1)的内部设有控制器(5)，所述帽体(1)内腔的顶部设置有热释电红外传感器(6)，所述帽体(1)的一侧设置有帽檐(11)，所述帽檐(11)的底部设置有控制开关(12)，所述帽檐(11)的表面设置有定位模块(23)，所述帽体(1)的两侧分别设置有对讲模块(13)，所述对讲模块(13)的顶部设置有信号发射器(14)，所述对讲模块(13)的一侧设置有转动轴承(16)，所述转动轴承(16)转动连接有第一连接线(17)，所述第一连接线(17)的另一端固定连接有麦克风(18)，所述对讲模块(13)的底部固定连接有第二连接线(19)，所述第二连接线(19)的另一端固定安装有耳麦(20)。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，其特征在于：所述帽体(1)的表面设置有太阳能充电板(2)，所述帽体(1)的内部设置有蓄电池(4)，所述帽体(1)的一侧设置有护目镜(22)。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，其特征在于：所述帽体(1)的内腔设置有减震弹簧(7)，所述减震弹簧(7)的另一端固定连接有防撞钢板(8)，所述防撞钢板(8)的表面固定连接有橡胶缓冲垫(9)，所述橡胶缓冲垫(9)的表面设置有海绵缓冲垫(10)，所述海绵缓冲垫(10)的表面开设有贯穿孔。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，其特征在于：所述对讲模块(13)的表面开设散热孔(15)。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，其特征在于：所述耳麦(20)的一侧设置有橡胶软垫(21)。

6.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的自然场景下安全帽佩戴实时监控设备，其特征在于：所述蓄电池(4)与热释电红外传感器(6)、控制器(5)、警报器(3)以及对讲模块(13)电性连接。

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