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安全帽是建筑施工现场必不可少的防护装备，它不仅能有效减少因头部受伤引发的事故，还能显著降低因安全设备缺失导致的伤亡风险。传统的监督方式依赖于项目经理或主管的肉眼检查，这种效率低下的方法不仅耗时，还可能因为人为疏忽而无法及时发现安全隐患。
为了解决这一痛点，计算机视觉技术与深度学习的结合为头盔检测提供了更高效的解决方案，其中YOLO（You Only Look Once）系列算法在实时检测领域表现尤为突出。基于公开数据集SHEL5K，研究人员开发了CIB-SE-YOLOv8模型，该模型在YOLOv8n的基础上引入了SE注意力机制，并通过替换部分C2T模块为C2TCIB模块来优化性能。
与YOLOv8n相比，CIB-SE-YOLOv8在mAP50指标上取得了88.4%的成绩，较原模型提升了3.2%。同时，该模型在精确度（AP50）上提升了0.5%，召回率（recall）提高了3.9%，展现出显著的检测性能优势。尽管模型参数略高于YOLOv8n（2.68百万参数），但计算速度方面表现更优（7.6 GFLOPs），相比于YOLOv8n的8.1 GFLOPs，能够为建筑施工现场提供更高效的安全检测解决方案。
本研究的意义在于为建筑安全管理提供了一种更智能、高效的解决方案。通过将计算机视觉技术应用于头盔检测，不仅能够实时监测施工人员是否佩戴安全帽，还能及时发出警报并向管理层报告，有效降低了施工现场的安全风险。
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