员工工作服穿戴检测系统通过在现场安装的高清监控摄像头，员工工作服穿戴检测系统利用YOLOv5算法的强大目标检测能力，系统能够快速准确地识别出员工是否按照规定穿戴工作服。系统的核心优势在于其实时检测能力。一旦监控检测到员工不符合规定的穿戴，系统会立即触发报警机制。这种即时反馈机制不仅提高了安全管理的响应速度，还能够有效预防潜在的安全风险。报警机制的实现可以是现场的声光报警，这样，一旦发现问题，相关人员可以迅速采取行动，进行处理。这种主动预防的方式，大大提升了安全管理的效率和效果。
YOLOX在YOLO系列的基础上做了一系列的工作，其主要贡献在于：在YOLOv3的基础上，引入了Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free和SimOTA样本匹配的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了一流的检测水平。此外，本文提出的 YOLOX-L 模型在视频感知挑战赛(CVPR 2021年自动驾驶研讨会)上获得了第一名。作者还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本。
Yolox 将 Anchor free 的方式引入到Yolo系列中，使用anchor free方法有如下好处：
降低了计算量，不涉及IoU计算，另外产生的预测框数量较少。
假设feature map的尺度为80x80，anchor based方法在Feature Map上，每个单元格一般设置三个不同尺寸大小的锚框，因此产生3x80x80=19200个预测框。而使用anchor free的方法，仅产生80x80=6400个预测框，降低了计算量。
缓解了正负样本不平衡问题
anchor free方法的预测框只有anchor based方法的1/3，而预测框中大部分是负样本，因此anchor free方法可以减少负样本数，进一步缓解了正负样本不平衡问题。
避免了anchor的调参
anchor based方法的anchor box的尺度是一个超参数，不同的超参数设置会影响模型性能。anchor free方法避免了这一点。
在现代企业中，员工的个人防护装备（PPE）是保障其安全与健康的重要防线。然而，传统依赖人工检查的方式不仅效率低下，也难以做到全面覆盖。随着人工智能技术的飞速发展，基于YOLOv5和CNN（卷积神经网络）的视觉算法，我们开发了一套员工工作服穿戴检测系统，旨在通过技术手段提升安全管理的效率和准确性。通过这套系统，企业可以实现安全信息化管理。系统不仅能够实时检测员工的穿戴情况，还能够记录和分析这些数据，为管理者提供有价值的反馈和建议。
import numpy as np
def convert(size, box):
"""
将标注的 xml 文件生成的【左上角x,左上角y,右下角x，右下角y】标注转换为yolov5训练的坐标
:param size: 图片的尺寸： [w,h]
:param box: anchor box 的坐标 [左上角x,左上角y,右下角x,右下角y,]
:return: 转换后的 [x,y,w,h]
"""
x1 = int(box[0])
y1 = int(box[1])
x2 = int(box[2])
y2 = int(box[3])
dw = np.float32(1. / int(size[0]))
dh = np.float32(1. / int(size[1]))
w = x2 - x1
h = y2 - y1
x = x1 + (w / 2)
y = y1 + (h / 2)
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return [x, y, w, h]员工工作服穿戴检测系统的应用，使得安全管理从传统的事后处理转变为事前预防、事中常态检测和事后规范管理的全方位模式。事前预防通过系统的日常检测，提前发现潜在的安全隐患；事中常态检测则确保员工始终处于安全的环境中；事后规范管理则通过数据分析，持续优化安全管理策略。员工工作服穿戴检测系统不仅是一套技术解决方案，更是企业安全管理理念的一次革新。通过技术手段，我们能够更有效地保障员工的安全，提升企业的安全管理水平。
