數據采集：首先，需要采集包含有人員戴著和不戴著安全帽的圖像或視頻數據集。這些數據將用于訓練和驗證安全帽識別的AI模型。
數據預處理：對采集到的圖像或視頻數據進行預處理，包括圖像或視頻的去噪、尺寸歸一化、亮度調整等操作，以提高后續處理的效果。
目標檢測：使用目標檢測算法，如基于深度學習的目標檢測算法（如YOLO、Faster R-CNN等），對預處理后的圖像或視頻進行目標檢測。通過模型的訓練，它可以識別圖像或視頻中的人員，并定位其頭部區域。
安全帽識別：在檢測到人員的頭部區域后，使用分類模型對該區域進行安全帽識別。常見的方法是使用深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN），通過輸入頭部區域的圖像進行判斷，判斷該人員是否戴著安全帽。
結果輸出和分析：將安全帽識別的結果輸出，并進行分析。根據識別結果，可以標記戴著安全帽和未戴著安全帽的人員，統計安全帽佩戴率，生成報告或提供實時監測界面，幫助相關部門進行安全管理和決策。
要注意的是，具體的工人安全帽識別系統算法可能會有不同的實現細節和技術選擇，根據具體的場景和需求進行調整和優化。同時，算法的性能和準確性也會受到數據質量、模型設計和訓練樣本等因素的影響。因此，在實際應用中，需要根據具體情況進行算法的調試和優化，以確保準確率和可靠性。
