本发明公开了一种基于端侧的组合式安全帽佩戴实时检测方法，所述方法基于采用组合式的卷积神经网络结构通过多模块的组合实现安全帽佩戴的实时检测与识别；所述组合式的卷积神经网络结构采用多个网络模块前后关联的组合的形式，包括人脸检测模块、图像相似变换模块以及安全帽检测模块采用人脸检测，人脸区域校准，安全帽佩戴多分类的方法，具有较高的准确性，误检率低，并且模型能够实现在端侧实时检测。本方法可以对各模块分别进行训练和测试，降低了训练复杂度和运行时间；模型间松耦合，可以根据需求自由替换。并在自建数据集和实际应用中验证了方法的有效性和较高的准确度。