本发明涉及一种基于图像特征提取的实时安全帽检测方法，步骤S1:建立人体数据集和安全帽数据集，并使用DPM算法训练人体检测模型，使用HOG特征和SVM训练安全帽分类器；步骤S2：从实时视频中获取视频帧图像；步骤S3：对获取的视频帧图像，使用人体检测模型，并提取出人体所在矩形区域；步骤S4：对提取出的人体所在矩形区域进行安全帽颜色匹配，若无匹配成功区域，则播放报警信息，否则进行步骤S5；步骤S5：对安全帽颜色匹配成功的区域，使用安全帽分类器进行安全帽检测，若没有检测到安全帽，则播放报警信息。本发明实现了安全帽识别的智能化，提高了安全帽检测的准确率与鲁棒性，在不同的场景中均能够准确检测出工人是否佩戴安全帽。