人员工服着装智能识别监测算法在摄像头监控画面中自动检测作业人员是否正确着装，人员工服着装智能识别监测算法若发现有现场作业人员没有按要求正确佩戴安全帽、穿着工服，煤矿人员工服着装智能识别监测系统会立即抓拍存档回传后台大数据监控管理平台，现场同时进行语音播报提醒。人员工服着装智能识别监测系统在电力、煤矿、建筑工地、石化、化工等高危场景，能够有效防范因不按要求正确穿戴着装而发生生产事故，实现安全生产智能化管理。
YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
对于模型重参数化，该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」针对这个问题，研究者提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。
随着社会的发展和人民生活水平的进步，大家对于煤矿/工地/矿山/石化/化工工作场景安全作业生产更加重视。而上述危险场景作业需要按照要求正确着装佩戴反光服、胶鞋、安全帽、自救器等装备。很多情况下会出现有的人员忘记或者随手摘下来没有按照要求进行安全着装穿戴，造成意外事故的发生。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)人员工服着装智能识别监测算法通过计算机视觉检测技术利用现场已有监控摄像头，人员工服着装智能识别监测算法对视频画面进行分析检测，将检测到的人员行为以及着装与着装要求进行匹配检测，发现不合规行为及状态，立即将违规行为截图进行实时推送消息并预警。
