工地反光衣识别检测系统运用智能视频分析和神经网络算法，工地反光衣识别检测系统进行工程施工区工作员是不是穿反光衣开展实时分析识别、追踪和警报，马上依据短视频实时分析和预警提醒，不穿反光衣危险行为及时预警提醒，警报截屏和视频储存到数据库系统系统生成表格，与此同时向有关人员消息推送报警信息，可依据报警记录和警报截屏。
YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
对于模型重参数化，该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」针对这个问题，研究者提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。
工地反光衣识别检测系统的基础原理是使用工人的运动和反光衣物的色调画面质量来区别施工工地的别人，这类识别方式不容易立即遭受员工心态转变的直接影响。依据两种颜色的室内空间设计（Lab和HSV[色调，饱和度值]（svm算法[SVM]，神经网络模型[ANN]和逻辑回归[LR])精准归类反光衣的画面质量。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)工地反光衣识别检测系统尽早发现工地问题，及时解决风险性和安全隐患，进行安全生产工作，从处于被动监管到积极主动监管。从数据格式监管到实时动态监督，保证职工工地施工安全。夜里，反光背心的反光带能够反射面显著的灯源，警示过去的人和车辆。施工工地有许多杂车，有各种各样工业设备，穿反光衣，对人身安全十分必需。
