员工工作服穿戴识别系统基于YOLO网络模型图像识别技术，燧机员工工作服穿戴识别系统通过现场已有的监控摄像头，不需新增硬件对现场未按要求穿戴工服的违反相关规定的行为实时预警，将违反相关规定的行为信息及时推送给后台管理人员。员工工作服穿戴识别系统通过AI技术方法提高现场对施工作业人员穿戴监控管理效率，可尽力避免现场工人因不按要求穿戴引发的安全事故。

  随着社会的发展和我们正常的生活水平的进步，大家对于对建筑施工工地、石化、电力等高危行业生产区域人员安全作业人身安全逐渐重视。在工业生产和建设中，工作服在安全事故的防范中起着举重若轻的作用。由于现场作业环境复杂，人员多工种交叉作业、且作业分散管理难等特点。目前各地煤矿工地工厂等企业很难通过传统的安防监控方式来进行科学、有效的管理。因此，让现场作业人员按规定穿着工作服是安全生产的必要措施。员工工作服穿戴识别系统能通过AI技术方法帮企业实现这一需求。

  燧机员工工作服穿戴识别系统应用智能视频分析和深度学习神经网络技术，员工工作服穿戴识别系统不需新增硬件自动对现场画面中人员作业信息做多元化的分析识别，员工工作服穿戴识别系统无需人工干预；能轻松实现对工厂、建筑施工工地、煤矿、石化、电力等高危行业人员是否按照生产企业要求穿戴工作服进行实时分析，发现违反相关规定的行为立即告警同时将报警信息推送给相关后台值班人员。员工工作服穿戴识别系统助力施工现场智能化管理，提升安全管控效率，降低误报漏报情况。