在城市交通中，时常出现电动车骑行者引发的安全事故，佩戴安全头盔可以有效地避免或降低安全事故带来的损害，因此提出了一种基于改进YOLOv4的电车头盔检测算法，可以有效地检测电动车骑行者佩戴头盔的状况。首先建立电车头盔数据集并对其进行标注，利用数据增强方法扩充数据集；再将主干网络CSPDarknet中普通卷积改为深度可分离卷积，减少计算量，便于用于交通部门实际检测中；然后运用kmeans++聚类算法对网络anchors进行重新设置，提高网络提取特征的能力；最终改进后的YOLOv4网络的平均精度均值（mAP）提高了2.75%。