工厂人员着装识别检测，依据智能视频分析和神经网络算法技术，实时分析和识别现场监控视频画面信息。工厂人员着装识别检测针对不穿工装的行为及时报警抓拍，将警报截屏和视频保存到数据库系统中发给后台，并把违规记录推送到有关人员。

 

当人员进到作业范围时，也要依照穿戴工装，但很多人员一般不穿戴工装，这种违规行为给作业人员带来一定的安全隐患，作为后台人员不能及时有效地提醒制止现场人员违规行为，同样给作业人员和现场带来很大风险。

 

工厂人员着装识别检测依据智能视频分析技术，能够实现全天候不间断，自动发觉管控区域范围中人员不穿工装行为，降低误报和漏报现象。工厂人员着装识别检测集成到智能门禁中，当人员进到区域进行作业时，工厂人员着装识别检测需检测是否穿戴工装，若未穿戴工装则无法开启门禁，这样可以提升安全作业的效率降低危险意外的发生。

 

 

import os
from torch.utils.data import Dataset
from utils import *
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
    ])

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, path):   
        self.path = path
        self.name = os.listdir(os.path.join(path, 'notedata'))
    def __len__(self):         
        return len(self.name)
    def __getitem__(self, index):  
        segment_name = self.name[index] #XX.png
        segment_path = os.path.join(self.path, 'notedata', segment_name)