安全防护服穿戴检测系统 Opencv

安全防护服穿戴检测系统通过现场安装高清监控摄像头，安全防护服穿戴检测系统实时捕捉员工穿戴图像，一旦系统检测到员工穿戴不符合规范，会自动发出告警提示，并通过短信、邮件或应用程序通知监管人员。监管人员收到告警后，可以立即采取行动，对违规着装事件进行处理。通过实施安全防护服穿戴检测系统，企业不仅能够显著提高安全监管的效率，还能够确保生产环境的安全。系统能够实时监控员工的穿戴情况，及时发现并纠正违规行为，从而降低事故发生的风险。

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。

在工业生产领域，安全始终是企业运营的重中之重。为了保障员工的人身安全，企业必须确保每位员工在进入特定工作区域时，都穿戴符合安全标准的防护服。然而，传统的人工检查方式不仅效率低下，而且容易出错。随着人工智能技术的飞速发展，基于视觉算法的自动化检测系统成为了提高安全监管效率的有效手段。在安全防护服穿戴检测系统中，YOLOv5算法被用来识别和分析监控摄像头捕获的图像，以确定员工是否穿戴了规定的工作服、防护面罩、工鞋和手套等防护装备。

    def _build_detector(self):
        """Interpret the net output and get the predicted boxes"""
        # the width and height of orignal image
        self.width = tf.placeholder(tf.float32, name="img_w")
        self.height = tf.placeholder(tf.float32, name="img_h")
        # get class prob, confidence, boxes from net output
        idx1 = self.S * self.S * self.C
        idx2 = idx1 + self.S * self.S * self.B
        # class prediction
        class_probs = tf.reshape(self.predicts[0, :idx1], [self.S, self.S, self.C])
        # confidence
        confs = tf.reshape(self.predicts[0, idx1:idx2], [self.S, self.S, self.B])
        # boxes -> (x, y, w, h)
        boxes = tf.reshape(self.predicts[0, idx2:], [self.S, self.S, self.B, 4])
        # convert the x, y to the coordinates relative to the top left point of the image
        # the predictions of w, h are the square root
        # multiply the width and height of image
        boxes = tf.stack([(boxes[:, :, :, 0] + tf.constant(self.x_offset, dtype=tf.float32)) / self.S * self.width,
                          (boxes[:, :, :, 1] + tf.constant(self.y_offset, dtype=tf.float32)) / self.S * self.height,
                          tf.square(boxes[:, :, :, 2]) * self.width,
                          tf.square(boxes[:, :, :, 3]) * self.height], axis=3)
        # class-specific confidence scores [S, S, B, C]
        scores = tf.expand_dims(confs, -1) * tf.expand_dims(class_probs, 2)
        scores = tf.reshape(scores, [-1, self.C])  # [S*S*B, C]
        boxes = tf.reshape(boxes, [-1, 4])  # [S*S*B, 4]
        # find each box class, only select the max score
        box_classes = tf.argmax(scores, axis=1)
        box_class_scores = tf.reduce_max(scores, axis=1)
        # filter the boxes by the score threshold
        filter_mask = box_class_scores >= self.threshold
        scores = tf.boolean_mask(box_class_scores, filter_mask)
        boxes = tf.boolean_mask(boxes, filter_mask)
        box_classes = tf.boolean_mask(box_classes, filter_mask)
        # non max suppression (do not distinguish different classes)
        # ref: https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression
        # box (x, y, w, h) -> box (x1, y1, x2, y2)
        _boxes = tf.stack([boxes[:, 0] - 0.5 * boxes[:, 2], boxes[:, 1] - 0.5 * boxes[:, 3],
                           boxes[:, 0] + 0.5 * boxes[:, 2], boxes[:, 1] + 0.5 * boxes[:, 3]], axis=1)
        nms_indices = tf.image.non_max_suppression(_boxes, scores,
                                                   self.max_output_size, self.iou_threshold)
        self.scores = tf.gather(scores, nms_indices)
        self.boxes = tf.gather(boxes, nms_indices)
        self.box_classes = tf.gather(box_classes, nms_indices)

安全防护服的穿戴标准会根据不同的生产对象和车间环境而有所不同。为了适应这种多样性，安全防护服穿戴检测系统提供了智能识别和个性化配置的功能：安全防护服穿戴检测系统能够根据不同生产对象车间的人员穿戴标准规范进行智能识别，确保每一位员工都按照正确的标准穿戴防护装备。系统的自动化特性还能够帮助企业节省人力资源，减少人工检查的成本和时间。监管人员可以将更多的精力投入到其他重要的安全管理工作中，进一步提高企业的安全管理水平。