项目背景
在制造业环境中，工人穿戴的安全装备和服装合规性直接关系到工厂的安全生产与员工的健康保护。美的工厂作为全球知名的家电制造企业，对生产过程中的工人穿戴规范有严格的要求。然而，传统的人工检查方法存在效率低、覆盖不全的缺陷，且容易出现人为疏忽。因此，引入智能化的穿戴合规检测系统，有助于提高安全管理水平，确保员工符合工厂规定的穿戴标准。

项目目标
本项目旨在开发一套智能穿戴合规检测系统，通过图像识别、深度学习等技术对工人穿戴的合规性进行实时检测，确保员工按照规定穿戴安全帽、工作服、手套等装备，从而提高美的工厂的生产安全性和规范性。

项目功能
穿戴合规检测：实时识别员工的穿戴情况，判断安全帽、工服、手套等是否佩戴齐全，并自动记录检测结果。

违规报警：如果发现穿戴不合规的情况，系统会触发报警，通知现场管理人员及时干预，确保安全隐患尽早消除。

数据分析与报告生成：对检测数据进行统计分析，生成定期合规报告，帮助管理层掌握安全状况，改进管理流程。

人员身份与权限管理：结合员工的身份信息进行权限管理，确保特定区域和任务的穿戴合规，提升管理的精准性。

项目特点
高效性：通过自动化检测提高合规检查效率，减少人工检查的时间消耗。
准确性：采用深度学习模型，能够准确识别和判断员工穿戴是否符合规定。
实时性：系统提供实时监控和报警功能，及时处理违规情况，保障安全。
数据可追溯性：所有检测数据将保存至数据库，便于追溯和分析，帮助工厂制定进一步的安全管理措施。
技术架构
前端系统：安装在工厂的摄像头实时采集工人图像，传送至后台系统。

后台系统：应用深度学习模型（如 YOLOv8）进行图像分析，判断员工穿戴情况。检测结果保存至数据库，并生成定期合规报告。

报警与通知系统：与现场报警装置和管理层通知系统集成，实现异常情况实时报警和通知。

项目价值
提升安全管理水平：减少安全隐患，确保生产环境的安全性。
提高检查效率：自动化系统替代人工检查，减少误差，提高工厂管理的智能化程度。
降低管理成本：自动化合规检测大幅减少了人工检查的投入，节约管理成本。
通过本项目的实施，美的工厂将大幅提升工人穿戴规范的合规性，进一步保障生产安全，为企业的智能化管理奠定基础。