轻松实现工服AI检测

发布时间：2026-07-08 10:04阅读：3

背景

在石油、化工、电力、建筑、制药、食品加工等众多领域，规范穿戴安全防护服是防止人身伤害的最基本屏障。

过去依赖“安全员巡查+人工看屏”的监管手段，存在人力覆盖面窄、违规行为难以提前察觉、事后追责成本高等问题。

如何利用海康AI开放平台训练算法，从而实现AI对各类工服的精准识别？

算法实现方案

算法方案模板选择：混合模型

算法方案：检测人体上半身，并判断是否穿戴工服

（混合模型适用条件：建议待分类的目标区域占检测目标的面积比不低于1/4，比例越高效果越好）

模型训练标签创建

检测对象：人体上半身

属性：是否穿戴工服、工服颜色（可选，根据实际需求决定是否配置）

属性值：穿戴/未穿戴、红色/黄色…其他颜色

数据标定规范示例

✔正确标定

✘错误标定

（检测对象缺少头肩部位，导致检测不稳定）

✘错误标定

（工服在头肩检测区域内的占比低于1/4）

为什么要标注覆盖上半身及头肩？

🔻稳定性及泛化能力更强

人体上半身结构（如头部、肩部轮廓）属于稳定特征，模型更容易通过稳定的几何轮廓定位人员，检测更稳定。而工服随人的姿态（如蹲下、弯腰）变化，直接检测难度大，泛化能力较弱。

🔻对遮挡等复杂场景适应性更强

在实际场景中，工服可能被遮挡。若直接标定上半身工服，易漏检。但头肩区域通常暴露在外，检测头肩能保证算法在遮挡下仍能识别，随后判定穿戴属性，效果更佳。