劳保工服穿戴识别系统通过部署在工作现场的监控摄像头，劳保工服穿戴识别系统24小时不间断地对工作场景进行实时监测。一旦检测到员工的工服穿戴不符合规定，系统能够立即发出警报，提醒相关人员进行处理。这种及时报警功能大大提高了安全管理的响应速度。劳保工服识别算法主要应用于电网、电厂管理、景区安防等领域。在这些环境中，员工的安全至关重要，而正确穿戴劳保工服是保障安全的基本要求。系统能够自动识别未正确着装的情况，为安全管理提供了强有力的技术支持。
Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。编译性语言：编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，比如exe文件，以后要运行的话就不用重新翻译了，直接使用编译的结果就行了（exe文件），因为翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率一般来说较高。脚本语言：脚本语言又被称为扩建的语言，或者动态语言，是一种编程语言，用来控制软件应用程序，脚本通常以文本（如ASCII)保存，只在被调用时进行解释或编译。所以一般使用Python来实现特定功能而不是较为复杂的后端。
在工业生产和特殊工作环境中，劳保工服的正确穿戴对于保障员工的安全至关重要。然而，传统的人工检查方式不仅效率低下，而且难以实现全面覆盖。为了解决这一问题，基于YOLOv5 AI视觉算法分析技术的劳保工服穿戴识别系统应运而生，为企业提供了一个高效、智能的解决方案。劳保工服穿戴识别系统能够实时反馈未正确着装人员的信息，使得管理人员能够迅速采取行动。这种高效的监管方式不仅提高了厂区的安全管理水平，也为安全员进行现场监督提供了技术保障。
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
劳保工服穿戴识别系统是工业安全管理领域的一项重要创新。劳保工服穿戴识别系统通过先进的YOLOv5 AI视觉算法，实现了对员工工服穿戴情况的实时监测和智能识别，大大提高了安全管理的效率和准确性。劳保工服穿戴识别系统为安全员提供了一个强有力的技术保障，使得他们能够更加专注于现场监督，而不是花费大量时间在检查员工着装上。这种技术与人工相结合的监管模式，大大提高了安全管理的效率和效果。通过劳保工服穿戴识别系统的应用，企业能够及时发现并纠正员工的不当穿戴行为，从而降低安全事故的风险。这对于提高厂区的整体安全水平具有重要意义。