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深圳市中伟视界科技有限公司
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| 产品尺寸 | 安全生产mm | 产品用途 | 工作服识别 |
|---|---|---|---|
| 产品重量 | 智慧工地g/Kg | 特点 | 工作服检测 |
| 品牌 | 中伟视界 | 工作服检测 | 安全生产｜智慧工地｜智慧工厂 |
AI盒子-自学习工作服检测算法在安全生产中
工作服为工作需要而特制的服装，在彰显本企业的形象和宣传作用外，在一些特定场所会起到防尘、防静电、防辐射等防护作用。鉴于各自的作用不同，所以工作服的款式、颜色、功能都不相同，可以说没有两家工厂或企业会存在相同的工作服
AI盒子-自学习工作服检测算法在安全生产中
国内用于智慧工厂的人工智能AI算法一般都是基于深度学习，这就导致工作服的识别只能现场采购素材，然后提供给研发厂家进行分类、标注、训练，最后生成模型等一系列工序后再更新至现场，先不说这一系列的工序对应的财力、物力，看是时间方面就耽误得过呛，还不包含不同的应用场景，比如只采集了正门口的素材，而厂区内或东门口的素材没有采集，那识别的效果达不到理想，又需要从头来过一遍训练，而且有些厂家的训练集是个大集合，训练一次动不动就是半个月一个月的，不但不同的场景存在识别的效果差的问题，而且同一个场景不同时间段还存在识别效果的问题
那么有没有办法解决上述时间周期长、工序复杂、训练费用高、现场限制条件多等一系列问题呢？
能不能真正智能的现场自动学习，由甲方在需要检测的地方自己简单的操作即可完成不同工作服、不同场景、不同时间段的工作服检测呢？
工作服识别解决产品
那下面我们来看一款AI盒子产品，即满足工作服的自学习，#186#6582#9791 又支持一路摄像机同时多种AI算法运行，而且轻量化部署、可利旧原来的摄像机，一根网络和电源线即可搞定智能化，解决化工、矿山、工厂的安全生产环节中的安全隐患
首先看重点，现场自动学习工作服，先来看图：
各位看官，是否有看到图中的自动导入按钮，下面是现场已经自动采集训练完并导入的工作服库，点击自动导入按钮，进行导入界面如下：
选择采集的通道，即需要在哪个场景中进行工作服的学习，选择好通道后点击启动分析，需要做的工作就是派个工作人员穿上工作服，去到现场晃悠一圈，系统自动会抓取各个角度的工作服照片，如下图：
系统会自动显示已经抓取到的图片，感觉抓取差不多了，挑选满意的图片即可，选择好图片后点击导入或者导入已选并重新分析，导入之后系统自动根据选取图片的质量训练进工作服库
这样工作服库里就有我们的抓取出来的工作服了，这种工作服就算训练完成了，当然，一种工作服肯定不至抓取一两张图片，要让系统抓取十几张以上的图片才行，如下图：
素材训练后之后就是应用了，那就更简单了，直接选择工作服检测的算法，再选择相应的工服库即可，那为什么还要选择工服库呢？因为可以建立多个工服库的，不同的工服库可以应用在不同的场景中，即可以满足一个企业或工厂可以有不同场景有不同工作服要求的复杂应用，如下图：
除了选择不同工服库以外，还可以根据现场环境，选择不同的检测区域，如上图所示：由于现场的消防管挡住了远处通道的行人，会导致工作服上有红色板块的出现而误报，所以我们选择避开消防管部分区域的检测
我们还是以图为例
这种一个小小的探头动作也逃不过AI系统的法眼，立马进行的抓拍取证
而这种通过一个小小的玻璃窗也能抓取到未穿工作服的情况
在人工智能AI的赋能下，也实在没有人敢不穿工作服进入工作场所的，所以实在没有抓取到正常工作人员没穿工作服的情况，所以只能来一张测试的图片了，如下图：
可能有人看到下面这张图会说明明这个人已经穿了工作服还报警，是不是误报了，那不好意思，还真不是误报，因为这种工作服并没有学习训练进工服库，所以就会报警，要解决这种报警问题很简单，找一个穿这种工作服的人在镜头下面走一圈，让系统自动学习训练进工服库即可
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