工服识别算法是通过AI技术对前端摄像机拍摄的工作现场的视频进行实时分析，如果发现工作人员未按要求着装，系统会自动发出警报，在提醒监理人员的同时，系统会自动保存时间、地点及相应的图片，作为处罚的依据。在电力施工中，正确着装是安全生产的一个重要环节，本系统对着装实现智能化管理，为打造稳定、安全的综合电网奠定良好基础。

　　工服识别算法介绍

　　工服识别算法是基于大规模工作服图片数据识别训练，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定着装正确，工服颜色等识别;实时将违章行为发生的时间，地点和现场图片等信息发送给上级平台，安全监理人员能够第一时间获取违章图像，及时处理违章行为。

　　工服识别算法特性

　　①内置神经网络引擎，极大提升深度学习算法性能;

　　②AI场景自适应，自动感知场景和环境变化并针对性优化图像，支持背光 自适应、雨雾自适应、速度自适应;

　　③支持智能行为分析、音频分析，支持原数据回传;

　　④软件定义，支持智能算法单独在线升级，过程中视频画面不丢失;

　　工服识别算法应用

　　工服识别算法主要应用于电网、电厂管理，景区安防、自动识别未正确着装的情况，实时反馈未正确着装人员信息，精准高效监管，提高厂区安全，为安全员进行现场监督提供技术保障。

　　工服识别算法前景

　　现在，智能算法正在快速改变老百姓的生活习惯，工服识别算法也在电工场地、建筑工地、银行系统等多个涉及到安全的场所得到推广和应用，目前，北京、上海、深圳等一线城市已经普及，但是像天津、西安、大连、苏州等二线城市正在测试使用阶段，前景不可估量。