我国经济发展迅速,人们的生活质量日益提高,对居住环境以及出行设施的要求越来越高,在此背景下,建筑行业得到了蓬勃的发展,建筑作业由于其高空作业、高强度体力劳动等原因,是一项安全隐患极高的工作。本论文搭建了YOLO-person与YOLO-helmet级联的小目标检测网络,对施工现场的工人以及工人安全帽进行检测,从而及时发现没有佩戴安全帽的工人,保障工人的安全,避免施工事故的发生。基于精心设计的级联检测算法网络,本论文搭建了一个完整的小目标检测系统。我们搭建的系统主要由资源模块、摄像机模块、算法模块、网页模块以及报警模块组成:资源模块管理整个系统的数据,包括数据的收集、存储、处理和传输;摄像机模块提取施工现场的监控视频,为系统提供原始的输入数据;算法模块完成工人以及工人安全帽的检测;网页模块进行识别效果的展示,便于实时查看施工现场工人佩带安全帽的情况;报警模块在发现没有佩戴安全帽的工人时,推送工人的具体位置到施工现场的管理人员,进行报警。级联检测算法网络由工人检测网络和工人安全帽检测网络组成:YOLO-person网络负责检测出图像中的工人,并用白色边界框标出它们的具体位置;YOLO-helmet网络在YOLO-person检测出的工人的基础上,负责检测工人佩戴的安全帽,并用红色边界框标出它们的具体位置。论文通过系统搭建和目标检测算法网络设计,实现了一个完整的基于施工现场的目标检测系统,成功的应用到当地的一个地铁施工现场。