作业区域工服穿戴识别系统基于yolov7视频智能图像识别技术，作业区域工服穿戴识别系统利用深度学习技术，不需人为干预自动识别现场施工作业人员未按要求穿工作服行为，代替后台工作人员执勤时的人眼判断，为厂区及工地作业安全生产保驾护航。作业区域工服穿戴识别系统无需新增硬件，利用场内已有摄像头，不间断监控识别，自动报警。作业区域工服穿戴识别系统通过施工现场的AI视频管理，对不穿工作服等人的不安全行为进行实时分析，提高施工企业的工作效率和管理力度。
在CNN出现之前，对于图像的处理一直都是一个很大的问题，一方面因为图像处理的数据量太大，比如一张512 x 512的灰度图，它的输入参数就已经达到了252144个，更别说1024x1024x3之类的彩色图，这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面，图像在数字化的过程中很难保证原有的特征，这也导致了图像处理的准确率不高。
而CNN网络能够很好的解决以上两个问题。对于第一个问题，CNN网络它能够很好的将复杂的问题简单化，将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说，在大部分的场景下，我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中，我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图，我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。
随着社会的发展和人们生活水平的快速进步，大家对于生产生活中作业人员是否按要求进行穿戴作业越来越重视，这不止关系到施工企业的安全生产，也关系到施工作业人员背后的每一个家庭。安全一直是永恒不变的主题，在工业生产和建设中工作服在防范中起着举重若轻的作用。但是当下建筑施工现场生产协作方多，施工地点分散、作业环境复杂，人员复杂等特点。很难通过传统的监控管理方式进行有效、集中式的管理。作业区域工服穿戴识别系统应运而生。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid作业区域工服穿戴识别系统基于智能视频分析深度学习技术，作业区域工服穿戴识别系统自动对化工车间及工地施工现场作业人员着装穿戴进行分析识别，无需人工干预作业区域工服穿戴识别系统可以实现对生产区域人员是否穿戴工作服分析警，及时将报警信息推送给后台值班人员，助力值班人员对厂区及工地施工现场智能化管理效率。
