工人着装检测识别算法

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。

工人未按要求穿戴安全衣物识别算法基于Trinity算法引擎，通过深度学习技术对人员是否按规定穿戴安全衣物进行识别。能够对工人是否穿戴反光衣、戴安全帽、规范穿戴工作服、佩戴口罩等现象进行识别，广泛用于制造业、建筑业、能源行业等，为安全生产保驾护航。

主要算法类别：

①反光衣识别：

支持对反光衣进行识别，能够识别到橙、绿色马甲、工服套装等，在摄像头检测区域内对工人是否穿戴反光衣进行检测，并生成告警信息；

②安全帽识别：

对各种颜色的安全帽进行识别检测，在区域内检测到人员后对其是否佩戴安全帽进行识别，能对未按规定佩戴安全帽的人员进行识别并发出预警信息，及时通知管理人员责令其整改；

③口罩识别：

对于食品厂、粉尘较大的生产厂来讲，在生产的过程中工人必须进行戴口罩作业，然而由于工人数量大、较分散等现实原因，监管的难度会比较大，口罩识别算法可以及时对现场人员佩戴口罩情况进行检测分析，及时产生预警；

④工作服识别：

对于一些特定的工厂来说，工人必须严格按照规定穿戴工作服。工服识别算法支持识别港口、电力施工、维修、保洁等角色的人员是否穿戴工作服，自动识别区域内工服穿戴情况并及时预警。

应用场景：

①建筑工地：

对于建筑工地来说，工人按照规定穿戴反光衣佩戴安全帽能够保障工人的安全，在工地区域内，利用监控摄像头对未穿反光衣和未戴安全帽进行抓拍并自动识别检测，随后产生相关告警信息，提高工地的安全性，减少事故发生的可能性；

②电厂：

对于电厂来说，部署监控设备对区域内作业人员工服着装及施工环境规范做出监控预警，规范工作流程，标准化流程管控，确保作业过程中各环节安全有序。

③粉尘较大的工厂：

对于粉尘较大的工厂，工人在作业过程中要严格按照规定佩戴口罩，减少粉尘的污染伤害。口罩识别算法能够自动检测现场人员是否戴口罩，生成告警信息并推送至安全管理人员，对现场信息及时了解。

④食品厂：

食品厂对于工人的穿戴有严格的标准。工人不仅要按照要求穿戴衣物，而且要严格佩戴口罩。自动检测到区域内未穿工作服、未戴口罩人员，一旦检测到则立即触发告警信息；

⑤危化厂：

能自动识别区域内工作服的穿戴情况。通过摄像头抓拍区域内画面，并对画面进行识别分析，一旦识别到未按照规范进行工服穿戴的人员进行自动抓拍并形成告警推送至管理人员。

工人着装检测识别算法系统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。能有效弥补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。