莫联雪
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基于 AI - 自定义视觉工作场所安全检测系统。
能够检测基于视觉的合规性。在安全对员工工作很重要的环境中，制定了合规规则，以穿戴适当的装备来保护环境并确保人类安全工作。例如，取决于哪个制造公司，人为因果关系是每个人都想避免的一件事。因此，他们坚持穿着合适的背心、安全帽和安全玻璃或实验室外套和玻璃来保护。在某些情况下，可能是面罩和完整的防护服以防化学品泄漏等。因此，这里的想法是检测人员，然后查看他们是否穿着背心、安全帽和安全玻璃。通常在制造业中有人们可以步行的生产线，这将是下一个未来的工作。通过报告和实时警报检测人员和合规性和警报管理的能力。还，能够检测叉车并在前往叉车操作员的途中提醒人员。该系统不仅可以检测物体，还可以存储信息以供进一步报告和分析。
例如：通常工厂必须向 OSHA 审核员提供年度或季度报告，以确保是否存在人为因果关系以及采取了哪些措施而不是重复。在检测到物体和未检测到物体时获得图片对于审核员分析数据非常有帮助。这对审计员来说非常简单和容易。但主要目的是工厂或工厂可以运行，没有停机时间或拉动劳动力来完成审计过程。通常在进行审计时会有停机时间，在这种情况下，这会降低和提高生产率和正常运行时间。
有必要检测并提供报告，而且为了能够进行审计和从数据中学习，出于历史目的存储数据也很重要。历史数据可以与其他生产力数据相结合，也可以找到见解。很可能将数据推送到数据湖中是有意义的。了解系统的性能也很重要。因此，我们需要收集遥测数据并将其存储在 Azure SQL 和 Blob 中以供进一步处理。我们可以生成关于提出了多少合规性问题的月度报告或周度报告。我们还可以分析数据并找出模型是否表现良好或发现哪里不好。
该场景可以针对其他用例进行定制，例如医院、化工厂以及各种其他重型机械和采矿业。
这是 Vision AI 开发人员工具包页面，请单击此处
要开始将模块添加到视觉套件，请点击以下链接https://github.com/balakreshnan/WorkplaceSafety/blob/master/CameraTaggingModule/readme.md
例如，在真实的工厂或工厂或医院或任何其他场景中，除非我们有图片，否则很难构建模型。使用上面的标记模块，我们可以拍摄真实世界的照片并将其用于训练。上述模块以手动拍照为主，实现了对拍照和存储的控制。
例如，在真实的工厂或工厂或医院或任何其他场景中，除非我们有图片，否则很难构建模型。使用上面的标记模块，我们可以拍摄真实世界的照片并将其用于训练。上述模块以手动拍照为主，实现了对拍照和存储的控制。
有关更多详细信息，请在此处访问 Github 页面
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