数字油田概念的提出,把传统的石化能源行业同计算机科学、石油工程学、信息学和管理学等多个学科相结合。在油气田开采生产现场,工作人员往往面临着各种各样的生产风险,佩戴安全帽是有效保护工作人员免受事故伤害的重要保护措施之一。因此工作人员在进入作业区域时,所有人都应按照规定正确佩戴安全帽。为了加强油田生产安全,通常需要在施工场地安排专门人员检查安全帽佩戴情况,但是传统的人工检查存在成本高、效率低、易漏检错检等问题,无法满足当下需求。随着人工智能技术的发展,使用卷积神经网络技术能够使检测效率大幅度提升,从而方便安全检查员的监察工作。本文基于Varifocal Net网络模型,研究在油田工业生产场景下的安全帽佩戴检测算法,具体研究与改进工作如下:针对Varifocal Net网络模型的主干网络,使用了可变形卷积对主干网络中的卷积计算进行优化,通过为卷积核的每个采样点位置加一个偏移,使卷积操作能够更精准地集中在目标物体上,进一步提升检测效果。针对检测的多尺度问题,本文用PANet替代了网络模型中的FPN,PANet引入了与FPN特征融合相反的自下而上的路径扩展,通过增加新的网络结构和特征层次来融合更多的特征,同时缩短了底层到顶层之间的信息路径。针对目前油田生产现场暂无公开数据集的问题,本文自创建数据集并将其用于经典算法、原算法以及改进后的算法,通过进行多组实验比较分析使得本研究更有针对性。本文通过大量实验,结果表明改进后的Varifocal Net网络模型在安全帽识别中的平均精确度达到94.51%,相比于原网络模型精度提升了2.88%,同时对于小尺寸的目标提升更为明显。最后本文基于改进后的Varifocal Net网络模型对安全帽识别的需求进行分析,设计开发了安全帽识别软件,该软件能部署到实际的油田生产工作中可以满足实际需求。