高空作业时安全带识别能否在AI盒子中实现？
安全带本身能识别的面就窄，再加上在AI盒子这种边缘计算、轻量化部署、算力固化的产品上，要想达到好的使用效果，在使用环境上就会有一定的要求。
那下面我们就来说说：智慧工地中的安全带检测在AI盒子中需要什么环境下才能识别率高？相对应的工勘要求：
1 场景工勘指导
1.1 安全背带检测
1.1.1 总体要求
首先我们来说说总的要求：
看完总体要求，我们分项细细来看
1.1.2 安全背带样例
高空作业时安全带识别能否在AI盒子中实现？
我们先来看看哪种穿搭是正确的，哪种是不符合要求的。
看看符合要求的是哪些：
符合样例：
看完符合要求的，就要看不符合要求的：
不符合样例
其实符合不符合要求，关键在于衣服与安全带颜色的反差，不能衣服跟安全带的颜色相近，另外就是安全带的颜色要鲜艳一点，不然人眼看着都费力，就别指望器能识别到了。
看完样式看环境，我们来看看哪些环境适合安全带的检测。
先来看看室内环境吧：
1.1.3 室内推荐场景
室内环境相对来说还好点，不要在摆一堆乱七八糟东西的环境下去检测就行
看完室内看室外场景
1.1.4 室外推荐场景
室外环境相对复杂很多，一个原则就是干扰越少越好，干扰的186 话就包括物体、人员、颜色，尤其是颜色了，186 6582 9791（VX）如果万花丛中要检测出安全带就别指望了。
看了能行的场景，就会有不行的场景了，下面看看禁止使用的场景：
1.1.5 禁止使用场景
禁止使用的场景其实挺多的，下面就列举几种：
其实禁止使用的场景无非也是几个原则，看得清，干扰少，颜色分明，总之人眼看着一目了然，机器才能识别，目前人工智能只能代替人类做重复、简单的劳动，要想它比人类还聪明还得等以后的发展
关于智慧工地各种算法的探讨，有兴趣的朋友可以留言一起讨论，比如安全帽能识别多少种颜色和款式？反光衣又有哪几种款式？智慧工地中各种警示提醒声音怎么传递到施工现场去？怎么与人脸识别想结合，违规后识别到具体人员，欢迎大家一起交流沟通
