安全帽反光服自动识别检测算法，可以通过OpenCV+YOLO网络实时分析检测现场画面中人员所穿的服装，判断人员是否穿着反光服和头盔。 在应用场景中，安全帽、反光服和工作服的检测应用非常重要，通过对人员标准着装的实时监测和预警，可以减少安全隐患，提高安全性。
温馨提示：OpenCV的全称是开源计算机视觉库，是一个用于计算机视觉处理的跨平台开源软件库。 OpenCV 可用于开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。 yolo 的全称是 You Only Look Once，它并没有真正去掉候选区域，而是创造性地将候选区域和目标分类合二为一，你一眼就能知道对象是什么，它们在哪里。
YOLO模型使用预定义的区域方法完成目标检测，将原始图像划分为7x7=49个网格，每个网格允许2个边界框（包含一个对象的矩形框），总共49x2=98个边界框。 我们理解为98**区域，大致覆盖了整个**区域，并在这98**区域进行目标检测。
青视智能分析网关内置丰富的AI算法，其中安全帽、反光服、工作服的检测算法广泛应用于建筑工地、工厂等应用场景。 青视智能分析网关是一款边缘AI计算硬件，内置AI算法引擎，算力高达32T，可支持16**流分析。
头盔反光服工作服自动识别检测算法通过对监控图像的实时检测**，可以实时检测指定区域内的工作人员是否按照要求佩戴安全帽、反光服和工作服，当发现画面中有人员违章时， 会立即触发报警抓拍、弹窗提示等，提醒管理人员及时处理，真正实现施工现场、工厂的安全信息化管理，做到事前预防，发现事中正常情况，事后规范管理。
在建筑工地、工厂等场景的安全生产中，通过在青视智能分析网关中配备人脸识别、安全帽、工作服、反光服、烟花爆竹、周界警戒、漏液等算法，可自动检测工厂、建筑工地、生产车间等场所和区域的工作人员是否着装符合规范， 同时，根据抽烟、玩手机、离岗等AI算法，自动识别员工是否有违规行为，根据烟火检测、漏液检测等情况，及时发现施工现场厂内安全隐患并及时预警，确保企业安全生产。
在旧场景下，可支持GA T 1400、RTSP、GB T 28181等标准化协议，可完全复用原有监控摄像机，快速完成智能升级改造。 此外，硬件还具有丰富的Open API和SDK接口，方便快速集成到多样化的业务场景中。