人员工服穿戴检测系统基于先进的视觉算法，人员工服穿戴检测系统利用Python结合Opencv通过现场安装的监控摄像头实时捕捉画面，识别其是否正确穿戴了工作服、安全帽、护目镜、口罩和工鞋等个人劳保用品。一旦系统检测到有员工未按规定穿戴相应的劳保用品，它会立即进行抓拍，并将违规图像存档。同时，系统会启动现场语音告警功能，提醒违规员工立即纠正。此外，系统还会同步推送后台提醒至值班人员，确保问题能够得到及时处理。通过对数据的深入分析劳保用品的使用情况和员工的穿戴习惯，从而为制定更合理的安全管理策略提供科学依据。
YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP（准确率），可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。
随着工业自动化和智能化的飞速发展，安全生产已成为企业管理的核心内容。在众多生产环节中，员工的个人防护装备穿戴情况直接关系到生产安全和员工健康。传统的人工巡检方式存在诸多弊端，如漏检、误检等，难以满足现代企业对高效、准确监控的需求。因此，基于Python和Opencv的视觉算法识别技术应运而生。首先，监控摄像头捕捉到的画面被传输至后端服务器进行图像处理。算法能够识别并区分不同的防护装备，并对未穿戴或穿戴不规范的情况进行实时检测。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid人员工服穿戴检测系统的引入，不仅降低了工作人员受伤的风险，提高了生产效率，而且通过智能化手段促进了生产管理水平的不断提升。传统的人工巡检方式往往依赖于安全员的肉眼观察，这不仅效率低下，而且容易受到人为因素的干扰，导致漏检和误检。与之相比，人员工服穿戴检测系统具有无可比拟的优势：系统能够24小时不间断地监控，无需人工干预，大大提高了监控的效率。一旦发现违规情况，系统能够立即进行告警和记录，确保问题能够得到迅速解决。
