DaoAI World是一款集标注、训练、部署一体化的计算机视觉智能平台，具备海量存储、云端协作管理、多种先进视觉模型等优势。DaoAI World拥有一个久经考验的人工智能专家团队，可快速帮助您解决相关问题，将项目迁移至DaoAI World，助力您获得十倍乃至数十倍的速度提升。

在现代工业和建筑领域，工人的安全一直是企业关注的重点。无论是在建筑工地、制造业、矿业，还是在能源、物流、公共安全等领域，确保每一位工人穿戴好安全装备是保障作业安全的重要措施。安全帽可以防护高空坠物或是磕碰造成的损伤。安全背心通过反光条让工人更容易被看见，降低低光照和恶劣天气下的事故风险。安全带是防止高空坠落的关键装备，能保护工人免受严重伤害。但是，还是有人常常抱有侥幸心理，自我管理意识不够，不穿戴好安全装备，再加上现场监管力度不够，造成了安全事故的发生。这些事故一旦发生，往往会造成巨大的生命和财产损失。当人工难以做到尽善尽美时，就需要借助科技的力量来完成。因此，开发一个高效、准确的自动安全装备检测系统显得尤为重要。

近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于这些技术的安全装备检测方法已成为研究的热点。DaoAI World平台正是利用这些先进技术，提供了一个强大的视觉检测解决方案，使得训练和部署安全装备检测模型变得简单高效。

数据集介绍

训练流程

项目创建
DaoAI World 提供了多种项目类型，以满足不同的检测需求，包括实例分割、关键点检测、目标检测和语义分割等。此次我们选择了“目标检测”项目，以便精确定位和识别图像中的安全帽、头部、安全背心、其他衣物和安全带。

数据上传与标注
随后将安全装备检测图像数据集上传至平台，并使用平台的标注工具对图像进行精确标注。

模型训练
在DaoAI World平台上，模型训练首先会进行数据集的健康检查，确保所有标注的准确性和完整性。随后，用户可以选择适合的模型类型。在这次训练中，我们选择了“准确”模式，保证了高质量的检测结果。通过这两个简单步骤，即可快速开始模型训练，整个过程在DaoAI World的支持下，变得高效而便捷。

训练结果
在DaoAI World平台上，模型的训练结果可以通过详细的可视化图表进行查询和分析。从图表中可以看到，模型在训练过程中表现出良好的收敛性和稳定性。训练损失（Training Loss）在初始阶段迅速下降并逐渐趋于平稳，表明模型在不断优化和学习。边界框回归损失（Loss Box Reg）和分类损失（Loss Cls）同样显示了显著的下降趋势，进一步验证了模型的有效性和鲁棒性。这些结果展示了模型在安全装备检测任务中的优秀性能，为实际应用中的自动化安全监控提供了强有力的支持。

测试与部署
训练完成后，将模型部署到DAOAI World平台的在线检测系统中。尽管在复杂的工作环境中，模型依然能够高效、精准地识别和定位工人是否穿戴安全装备。在检测过程中，模型使用不同颜色的框进行标识：浅蓝色框表示未佩戴安全装备，黄色框表示佩戴安全装备，深蓝色框表示穿戴反光衣，白色框表示穿戴其他衣物，绿色框表示佩戴安全带。下图展示了模型在实际应用中的检测效果，无论是远距离拍摄的图像还是多角度的拍摄，模型都能精确检测，确保工作场所的安全性。