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在建筑工地、电力作业、资源勘探等高风险场景中，安全帽作为核心的个人

防护装备，对降低事故伤害具有重要意义。然而，传统人工监控方式存在效率低、

覆盖不全面等问题，难以满足实时、智能化的安全管理需求。随着深度学习和图

像识别技术的发展，基于目标检测的自动化监测成为提升安全水平的新途径。但

实际应用中仍面临多目标遮挡、小目标检测困难、环境复杂性等挑战，同时大型

模型的高计算开销也限制了其在边缘设备中的部署。针对上述问题，本文提出模

型结构优化的YOLOv8n-ASA算法与轻量化设计的YOLOv8n-F