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背景
在工业生产、医疗护理、消防救援等高风险领域,正确穿戴个人防护装备或劳保用品(PPE:Personal Protective Equipment)是保障人员安全的重要措施,如安全帽、反光衣、安全背带等。然而,现实中往往会出现劳保用品穿戴不完整或穿戴错误的情况,从而增加受伤风险。仅仅依靠人为监督来确保员工正确穿戴个人防护装备既不现实又效率低下。因此,个人劳保用品穿戴检测系统应运而生,成为了现代安全管理的重要工具。
该系统通过人工智能技术手段,监测人员是否按照规定正确穿戴了个人劳保用品,降低工作人员受伤的风险,提高生产效率。同时记录和分析穿戴数据,为管理者提供有关个人防护装备使用情况的反馈和建议,以改进工作流程、提高安全水平。接下来,小编将详细解析个人劳保用品穿戴检测系统。
系统实现路径
个人防护装备检测技术,其运作机制与人脸识别人脸比对技术相似,均采用了底库模板比对方式。大体有如下四步:
技术优势
传统意义上的个人劳保穿戴检测是通过多个分散的算法或系统实现的,例如要检测安全帽就用独立的未佩戴安全帽检测算法;要检测工服就用独立的未穿工服检测算法。这种相对独立分散的检测算法或系统在技术实现上有很多的不便利性。而现在行业内说的PPE检测算法或个人防护装备检测算法在技术上具有绝对的优势,具体如下:
传统算法 | 新技术 | |
资源占用 | 多个模型,分开部署,易用性差,资源占用高 | 一个模型解决所有问题,资源占用低 |
准确率 | 如遇人体局部遮挡,就会产生误报,准确率低 | 身体局部遮挡,不会产生误报 |
通用性 | 换个场景、颜色的目标,需要重新开启训练,耗时耗力,通用性差 | 模板配置,场景、目标更换,均可通过页面配置,快速完成场景适配 |
业务优势
应用场景
个人劳保用品穿戴检测系统在各种工业都具有广泛的应用场景,例如工业生产的制造业、建筑业的施工现场、医疗和保健行业、化工和危险品处理等等。在这些行业中安全帽、护目镜、耳塞、手套、安全背带等等都是不可或缺的个人防护用品。这些用品的穿戴和正确使用都关系着工作人员的身体安全。因此,在任何工作场所,都需要充分认识和使用个人防护装备,并进行相应的培训和指导,以确保工作的安全和健康。
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