短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)
發(fā)布時(shí)間：2024年10月31日 16:12:26來源：燧機(jī)（上海）科技有限公司
? ? ? ?燧機(jī)技短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)基于人工智能技術(shù)的先進(jìn)算法，專門設(shè)計(jì)用于檢測(cè)和辨識(shí)人們是否穿著短袖短衣。燧機(jī)技短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)通過攝像頭或其他感應(yīng)設(shè)備捕獲實(shí)時(shí)場(chǎng)景圖像，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)圖像中的身體區(qū)域進(jìn)行分析，以確定是否穿戴了短袖短衣。這項(xiàng)技術(shù)在零售、時(shí)尚監(jiān)測(cè)、活動(dòng)安保等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，有助于進(jìn)行實(shí)時(shí)服裝監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)。
? ? ? ?燧機(jī)技短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)主要包含：口罩佩戴檢測(cè)、安全帽檢測(cè)、工服檢測(cè)等，由于智能算法的不斷拓展，生產(chǎn)安監(jiān)算法還有以下新增與完善：1、安全帽佩戴檢測(cè)較之傳統(tǒng)安全帽檢測(cè)，現(xiàn)有的安全帽檢測(cè)還支持識(shí)別包含紅、白、藍(lán)、灰、黃等顏色在內(nèi)的安全帽目標(biāo)識(shí)別；支持在劃定區(qū)域內(nèi)檢測(cè)是否有未戴安全帽的工人。2、工作服識(shí)別自動(dòng)檢測(cè)劃定區(qū)域內(nèi)的人員是否穿著工服，支持識(shí)別港口、電力施工、維修、保潔等角色的人員是否穿戴工作服，未穿則觸發(fā)告警。
? ? ? ?在智慧工地和安全生產(chǎn)領(lǐng)域中，工衣工服識(shí)別是一個(gè)重要的技術(shù)點(diǎn)，識(shí)別主要包括人體檢測(cè)、工服分類識(shí)別、還包括跟蹤算法的設(shè)計(jì)，根據(jù)我在公司研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，工作服分類基本是先實(shí)現(xiàn)幾種常見的，如紅，藍(lán)等幾種常用的工服，然后在項(xiàng)目實(shí)操過程中，接入訓(xùn)練識(shí)別不同客戶單位的工衣工服，因此，要做工衣工服識(shí)別算法系統(tǒng)，可先實(shí)現(xiàn)基本的算法框架，然后根據(jù)項(xiàng)目累積就可以了。
? ? ? ?燧機(jī)技短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)基于opencv+yolo網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)現(xiàn)場(chǎng)畫面中人員著裝穿戴實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析。我們使用YOLO(你只看一次)算法進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)。YOLO是一個(gè)聰明的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，用于實(shí)時(shí)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。該算法將單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于完整的圖像，然后將圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，并預(yù)測(cè)每個(gè)區(qū)域的邊界框和概率
? ? ? ?燧機(jī)技短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的應(yīng)用。其中，YOLO系列網(wǎng)絡(luò)框架因其高效性和實(shí)時(shí)性，成為工服識(shí)別領(lǐng)域的首選模型。YOLO的核心思想是將目標(biāo)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題，通過一次前向傳播即可同時(shí)預(yù)測(cè)出目標(biāo)的位置和類別。
? ? ? ?具體來說，YOLO系列模型（如YOLOv5、YOLOv7）將輸入的圖片分割成多個(gè)網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)中心點(diǎn)落在該網(wǎng)格內(nèi)的目標(biāo)。每個(gè)網(wǎng)格會(huì)預(yù)測(cè)多個(gè)邊界框（bounding box）及其置信度，置信度包括邊界框包含目標(biāo)的可能性大小和邊界框的準(zhǔn)確度。通過這種方式，YOLO能夠在保證精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)快速的實(shí)時(shí)檢測(cè)。
? ? ? ?燧機(jī)技短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)在零售行業(yè)和時(shí)尚監(jiān)測(cè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在商場(chǎng)、品牌店鋪等場(chǎng)所，該算法可以用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)顧客的著裝風(fēng)格，幫助進(jìn)行商品推薦和庫(kù)存管理。同時(shí)，在活動(dòng)安保領(lǐng)域，燧機(jī)技短衣短袖識(shí)別AI算法 安全規(guī)范著裝AI檢測(cè)系統(tǒng)也可用于人員著裝規(guī)范的監(jiān)測(cè)，確保安全人員或參與活動(dòng)的人員穿戴合適的服裝。相對(duì)于傳統(tǒng)的人工巡查方式，短衣短袖識(shí)別AI算法具有高效、自動(dòng)化的特點(diǎn)。它能夠在實(shí)時(shí)環(huán)境中對(duì)大量人員進(jìn)行迅速而準(zhǔn)確的檢測(cè)，提高了服裝監(jiān)測(cè)的效率。此外，該算法還有助于零售行業(yè)更好地了解顧客的購(gòu)物喜好，為商品推廣和庫(kù)存管理提供數(shù)據(jù)支持。
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