背景
在石油、化工、电力及建筑等高危行业，规范着装是保障人身安全的首要防线。传统“人工巡检 + 视频监控”模式存在覆盖范围有限、违规预警滞后及追溯成本高等痛点。
如何利用海康 AI 开放平台训练算法，实现对多样化工服的精准识别？本文将详解技术实现方案。
算法实现方案
算法方案模板选择：混合模型
核心策略：检测人体上半身，进而分类是否穿着工服
（适用条件：目标图像特征区域占检测对象总特征区域比例建议不低于 1/4，占比越高效果越好）
模型训练标签创建
检测对象：人体上半身
属性定义：是否穿工服、工服颜色（按需配置）
属性值：穿/未穿、红色/黄色等其他颜色
数据标定规范示例
✔正确标定
✘错误标定
（检测对象无头肩，导致检测不稳定）
✘错误标定
（工服占头肩检测区域占比不足 1/4）
01
稳定性及泛化性更优
人体上半身结构（如头部、肩部轮廓）属于稳定的结构化特征，模型更易通过几何轮廓精准定位。相比之下，工服随人体姿态（蹲、弯腰等）变化易发生形变，直接检测难度大且泛化性较差。
02
复杂场景适应性更强
实际场景中工服易被遮挡，若直接标定上半身工服极易漏检。而人体头肩区域通常暴露在外，优先检测头肩可确保算法在部分遮挡下仍能识别，进而提升穿戴属性判定的准确率。
