工服识别检测，基于智能视频分析和深度学习神经网络技术，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预；可以实现对建筑工地、石化、电力等高危行业安全生产区域人员是否穿戴工装进行实时分析识别和报警，及时发现监控区域内的未穿戴工装人员等，对未穿戴工装的危险行为实时预警，将报警截图和视频保存到数据库形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询，助力施工现场智能化管理。

　　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。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，安全监理人员能够短时间获取违章图像，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，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。

　　在电厂、配电站等电力场所中，需要高效的现场管理手段，来降低成本，提高效益，而安全管理可谓是施工现场管理的重中之重。现场安全管理涉及多方面的内容，当前仍然是以岗前教育和工作过程中人工监督为主。

　　在电力施工中，正确着装是安全生产的一个重要环节，而由于作业现场在空间上的广度大，各专业作业时间交叉，全天候都有工作人员作业，人工管理不仅成本高，无论空间还是时间上总是存在盲区，人工监督要做到面面俱到难度大，对人力的投入要求也很高，并且现场事件的处理要求及时。

　　鉴于此，工服智能检测的运用实现时间和空间上无死角监督，同时将人力从简单枯燥的工作内容中释放出来，降低了人工成本，且提高了管理监测效率。

　　工服智能检测主要应用于智慧工地或工厂管理，是基于大规模工作服图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定着装是否正确。如果发现工作人员未按要求着装，系统会自动发出警报。

　　智能监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术，在监控系统中增加智能视频分析模块,快速准确的定位事故现场，判断监控画面中的异常情况，并以最快的方式发出警报，有效进行事前预警，事中处理，事后及时取证的全自动、全天候、部署简易、充分利旧降本、快速对接集成平台的智能监控系统。

　　工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址、现场图片等信息内容，安全监管工作人员能够第一次获得违反规定的警报信息，妥善处理违规操作。在工业化生产和建设中，安全性一直是一个永恒的主题，工作服装在防止安全生产事故层面起到推动作用。

　　工作服装识别优化算法主要运用于电力网、发电厂管理方法、景区安全、全自动识别违规着装、即时意见反馈违规着装人员名单、精确高效率监管，提升工厂安全，为安全人员当场监管给予技术保障。工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄漏；视频录像，便捷后管理方法查看。