工服检测算法 工装穿戴智能识别算法

       燧机科技工服检测算法 工装穿戴智能识别算法利用了Yolo网络模型和图像识别技术，可以准确地判断现场人员是否正确穿戴工作服、安全帽等工装。一旦发现有人未进行正确穿戴，燧机科技工服检测算法 工装穿戴智能识别算法会立即发出警报并提醒相关人员进行整改。Yolo的全称是You Only Look Once，它通过创造性的将候选区和目标分类合二为一的方式来实现目标检测，只需一次扫描图像就能确定对象及其位置。

       燧机科技工服检测算法 工装穿戴智能识别算法基于YOLOv8和Python网络模型的人工智能技术。该算法通过实时监控现场人员的工作服穿戴情况，并在发现违规情况时自动发出警报。我们选择了当前最新的YOLO卷积神经网络模型YOLOv8来进行火焰识别检测。YOLOv8的每个图像推理时间最快为0.007秒，即每秒可处理140帧（FPS），而且YOLOv8的权重文件大小仅为YOLOv7的1/9。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，另一种是one-stage。

       在智慧工地、智慧工厂施工作业中，对现场人员的安全着装规范有着严格要求。未按照要求穿戴工服是施工作业中的违规行为，并可能导致安全与健康风险隐患。因此，有必要对未穿戴工服行为进行检测。常见的未穿工服检测方法有两种。第一种为人工固定巡检，第二种为AI视觉分析。AI视觉分析需要针对场景数据开发检测模型，而不同工厂、工地工服在颜色、款式上存在差异。因此，每增加一款工服需要对模型重新训练，导致算法开发周期长，投入成本高，且无法保证使用效果。

       对于制造业来说，工人按要求穿戴安全衣物是至关重要的，在生产作业的过程中，规范穿戴安全衣物不仅能够帮助工人抵御一定的安全风险，而且有助于区分工人的工种，帮助更好的对现场进行管理。而违规着装极易增加安全隐患，并且引发现场安全事故和工程质量问题。

       与人脸识别原理类似，燧机科技工服检测算法 工装穿戴智能识别算法原理如下图。首先，摄像头采集的图像数据经AI算法识别人体；然后，人体图像数据经特征提取模型提取工服特征；最后，与底库中的工服进行比对，如果比对成功表明画面人员已穿工服，如果未匹配到底库工服，表明画面人员未穿工服。

       燧机科技工服检测算法 工装穿戴智能识别算法通过接入智能监控摄像头对区域内的情况进行监控，将区域内画面推送至AI智能分析平台，经过对画面的分析后将信息推送至上层平台产生告警信息，后台管理人员可以随时查看告警信息，及时掌握异常情况。燧机科技工服检测算法 工装穿戴智能识别算法有效弥补了传统人力巡查成本高、效率低、巡查不及时的弊端，利用人工智能算法对区域内人员着装规范进行及时识别，提高企业生产的安全性和规范性。

其他算法点击：算法中心