员工着装穿戴不规范识别系统通过在工厂车间、工地、煤矿、电力园区等关键作业生产区域安装高清摄像头，员工着装穿戴不规范识别系统实现对现场作业人员的实时监控，判断其是否穿戴了规定的工作服、帽子、手套、面罩、工鞋等个人防护装备。一旦系统检测到有员工未按规定穿戴，它将立即进行抓拍存档，并通过现场语音提醒员工立即纠正，同时将违规情况推送给后台工作人员及相关责任人的手机上。
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。
在工业生产和建筑施工等领域，员工的个人防护装备穿戴规范直接关系到作业安全。为了提高安全生产管理水平，确保每一位员工都能按照规定正确穿戴个人防护装备，基于AI人工智能机器视觉分析识别技术的员工着装穿戴不规范识别系统应运而生。传统的人工检查方式耗时耗力，且难以做到全面覆盖，而AI视觉算法的应用，实现了对作业现场的全方位、无死角监控，确保了安全规定的严格执行。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Reshape(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
# 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
return x.view(-1, 1, 28, 28)
net = torch.nn.Sequential(
Reshape(),
# 第一个卷积块，这里用到了padding=2
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 第二个卷积块
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 稠密块（三个全连接层）
nn.Flatten(),
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10))
员工着装穿戴不规范识别系统可以帮助企业发现安全管理中的漏洞，优化安全培训计划，提高员工的安全意识。员工着装穿戴不规范识别系统不仅提升了企业的安全管理水平，也为员工提供了一个更加安全的工作环境。员工着装穿戴不规范识别系统的实施，不仅提高了安全生产的管理效率，而且强化了对员工个人防护的规范要求。通过事前预防、事中常态检测、事后规范管理的全方位安全信息化管理，真正实现了安全生产的智能化升级。