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众所周知，规范着装在很多场景中起着重要的作用。违规着装极易增加安全隐患，并且引发安全事故和质量问题，例如，在化工工厂中，倘若员工没有穿戴符合要求的特殊防护服和安全鞋，将有极大可能受到有害物质的侵害，对身体健康和生命安全带来严重的威胁。

TSINGSEE青犀视频AI算法平台的着装规范检测/工装穿戴检测算法，是基于AI深度学习，通过计算机视觉技术准确地识别特定区域内工人是否穿戴是否合规，包括工作服、反光衣、安全帽等，常用于工地、工厂、车间、电力等场景中。当员工穿着不符合规范时，系统会发出告警提示，监管人员通过告警消息对违规着装事件进行处理，以确保生产环境的安全。

1）未戴安全帽：支持识别包含红、白、蓝、灰、黄等颜色在内的安全帽目标识别；支持在划定区域内检测是否有未戴安全帽的工人。

2）未穿反光背心：支持识别橙色、莹绿色开襟马甲、套衫马甲工作服的目标识别，以及人形检测；支持在划定区域内检测是否有未穿工作服的工人。

3）未戴口罩识别：支持对人脸是否佩戴口罩进行检测。

4）工作服识别：支持识别港口、电力施工、维修、保洁等角色的人员是否穿戴工作服。

在应用场景中，通过在服务器端部署AI算法平台，将监管现场的监控视频流接入并进行实时智能分析与预警。一旦检测到有人员未按照规定着装时，会在视频画面中实时框出该人员，抓拍截图、并记录。告警消息支持弹窗、语音等形式进行提醒，协助管理人员及时进行干预。此外，在系统的告警中心里，也能查看和检索告警信息。

应用场景：

1）建筑工地：自动识别监测未穿着反光衣、未戴安全帽的工作人员，提高工地安全性，减少潜在的事故风险。

2）仓储物流：自动识别监测未着工服的陌生人员，提高仓储物流工作场所安全性，减少人力监管成本。

3）危化工厂：自动识别未穿工作服、未戴口罩的工作人员，一旦检测到将立即触发告警。

4）电力巡检：对作业人员工服着装及施工环境规范做出监控预警，规范工作流程，标准化流程管控，确保作业过程中各环节安全有序。