工服穿戴检测联动门禁开关系统基于高清监控摄像头，工服穿戴检测联动门禁开关系统在工厂及工地作业场景中覆盖关键位置，使用先进的视觉识别算法来判断作业人员的工服穿戴情况。工服穿戴检测联动门禁开关系统能够准确识别和检测作业人员是否按照规定进行工服着装，并通过联动门禁的方式实现智能化的管理控制。工服穿戴检测联动门禁开关系统识别到作业人员合规着装时，系统会自动发送信号给门禁设备，使门禁自动打开，便于作业人员进入工作区域。而当工服穿戴检测联动门禁开关系统检测到作业人员不合规着装时，系统会立即发出语音告警提醒，要求其进行正确的着装，直到其着装合规后才能开启门禁。
Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。编译性语言：编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，比如exe文件，以后要运行的话就不用重新翻译了，直接使用编译的结果就行了（exe文件），因为翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率一般来说较高。
脚本语言：脚本语言又被称为扩建的语言，或者动态语言，是一种编程语言，用来控制软件应用程序，脚本通常以文本（如ASCII)保存，只在被调用时进行解释或编译。所以一般使用Python来实现特定功能而不是较为复杂的后端。
工厂及工地作业场景下的安全管理是至关重要的。为了确保作业人员按规定穿戴工服着装，工服穿戴检测联动门禁开关系统。工服穿戴检测联动门禁开关系统利用先进的视觉识别技术对作业人员的工服穿戴情况进行实时检测，当作业人员合规着装时，系统会发送信号给门禁自动打开；而当作业人员不合规穿戴时，现场会通过语音告警提醒，直到其着装合规后才能开启门禁。综上所述，工服穿戴检测联动门禁开关系统是一项重要且创新的工具。工服穿戴检测联动门禁开关系统通过对作业人员的工服穿戴情况进行实时监测和检测，该系统能够帮助管理者提高工作场所的安全管理水平。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid工服穿戴检测联动门禁开关系统具有多项优势。首先，工服穿戴检测联动门禁开关系统基于先进的视觉识别技术，能够准确识别和检测作业人员的工服穿戴情况，避免了传统人工巡查的不准确性和主观性。其次，工服穿戴检测联动门禁开关系统通过联动门禁的方式，实现了自动化的门禁控制，提高了安全管理的效率和便利性。最后，现场语音告警提醒可以及时引导和提醒作业人员进行正确的着装，确保工作区域的安全。
