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安全着装智能检测算法及应用

发布时间: 2025-10-16
截止日期:2025-10-16

价格 双方协商

地区： 湖南省 长沙市 望城区

需求方： 湖南***公司

行业领域

电子信息技术,新一代信息技术产业,新一代信息技术,智能安防

需求背景

在工业生产和建设中，安全一直是永恒不变的主题，而工作服在安全事故的防范中起着举重若轻的作用。因此，按规定穿着工作服是安全生产的必要措施。

工作服穿戴检测系统通过充分的数据训练和算法优化，具备较高的识别准确性和实时性，能够适应不同工作场所的监测需求。同时，系统还支持告警信息的推送和记录功能，能够及时提醒相关人员并留存告警信息，以便于追溯和处理。传统上，对工作服的着装情况主要依赖人工巡检和监控，存在人为疏忽和漏检的问题。而基于智能视频分析和深度学习神经网络技术的工作服穿戴检测系统能够自动实现对工作服的监测和识别，大大提高了管理的效率和准确性。

需解决的主要技术难题

1. 复杂场景下的鲁棒性

光照变化（如夜间、强光）、天气条件（雨雪、雾霾）、背景杂乱（施工现场）等干扰检测精度。

2. 多样化的安全装备检测

难题：安全帽、反光衣、护目镜、手套等装备形态差异大，且可能存在遮挡（如工具遮挡安全带）。

3. 实时性与边缘计算

难题：高分辨率视频流需低延迟处理，尤其在边缘设备（如摄像头、无人机）上。

4. 动态行为与合规性判断

难题：检测装备是否“正确穿戴”（如松垮的安全帽、未系紧的安全带）。

5. 系统集成与落地挑战

难题：算法需与现有监控系统、告警系统无缝集成。

期望实现的主要技术目标

1、实现头盔佩戴检测；

2、实现防电鞋穿戴检测；

3、实现全身工装穿戴检测；

4、基于PC环境运行，提供DLL库和应用DEMO源代码；

5、基于ARM环境运行，提供SO库和应用DEMO源代码；

6、性能指标：综合指标：准确率 >= 95%。