工人穿戴工服识别检测系统通过结合YOLOv5 AI视觉算法和现场摄像头，工人穿戴工服识别检测系统为工业生产提供了一种高效、智能的安全监管解决方案。系统的核心在于一个预先构建的工服图像数据库，用户将待检测工服的图片录入该数据库后，YOLOv5模型将学习并识别这些工服的特征。现场的摄像头捕捉到的画面将被实时传输至系统，通过YOLOv5算法分析，系统能够迅速识别出未按规定穿戴工服的人员。它不仅能够提高生产效率，降低安全风险，还能为管理者提供宝贵的数据支持，帮助他们做出更科学的决策。
YOLOX在YOLO系列的基础上做了一系列的工作，其主要贡献在于：在YOLOv3的基础上，引入了Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free和SimOTA样本匹配的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了一流的检测水平。此外，本文提出的 YOLOX-L 模型在视频感知挑战赛(CVPR 2021年自动驾驶研讨会)上获得了第一名。作者还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本。
Yolox 将 Anchor free 的方式引入到Yolo系列中，使用anchor free方法有如下好处：
降低了计算量，不涉及IoU计算，另外产生的预测框数量较少。
假设feature map的尺度为80x80，anchor based方法在Feature Map上，每个单元格一般设置三个不同尺寸大小的锚框，因此产生3x80x80=19200个预测框。而使用anchor free的方法，仅产生80x80=6400个预测框，降低了计算量。
缓解了正负样本不平衡问题
anchor free方法的预测框只有anchor based方法的1/3，而预测框中大部分是负样本，因此anchor free方法可以减少负样本数，进一步缓解了正负样本不平衡问题。
避免了anchor的调参
anchor based方法的anchor box的尺度是一个超参数，不同的超参数设置会影响模型性能。anchor free方法避免了这一点。
在现代工业生产中，个人劳保用品的正确穿戴对于保障工作人员的安全至关重要。然而，传统的人工检查方式不仅效率低下，而且存在监管盲区。为了提高生产效率和安全水平，一种基于YOLOv5 AI视觉算法的工人穿戴工服识别检测系统应运而生。本文将探讨该系统的设计原理、应用场景以及对提高生产安全性和效率的潜在影响。YOLOv5是一种先进的目标检测算法，以其高速度和准确性在实时视频分析中得到广泛应用。工人穿戴工服识别检测系统利用YOLOv5的深度学习模型，通过训练学习不同工服的特征，实现对监控画面中人员的自动检测与识别。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Reshape(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
# 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
return x.view(-1, 1, 28, 28)
net = torch.nn.Sequential(
Reshape(),
# 第一个卷积块，这里用到了padding=2
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 第二个卷积块
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 稠密块（三个全连接层）
nn.Flatten(),
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10))工人穿戴工服识别检测系统采用了一种通用的工服检测方法，不局限于特定类型的工服，具有很高的适应性和灵活性。用户只需将待检测工服图片录入底库，系统即可自动进行识别，无需复杂的配置或操作，极大地降低了使用门槛。工人穿戴工服识别检测系统通过实时监测和记录员工的穿戴情况，系统不仅降低了工作人员受伤的风险，还提高了生产效率。管理者可以根据系统提供的数据反馈，了解劳保用品的使用情况，从而制定更合理的工作流程和安全措施。
