人员行为与防护用品智能识别模块产品系统

面向生产作业区域视频安全管理，利用计算机视觉识别人员行为、防护用品佩戴情况。解决人工巡查画面多、小目标难观察、场景判定条件复杂等痛点，结合目标检测、人体姿态与时序分析，输出异常告警与事件记录。

- 人员检测与局部识别：定位画面内人员，裁剪人体区域二次识别，识别手机、安全帽、防护服装等目标
- 行为分析：结合人体关键点、目标相对位置，识别疑似玩手机等违规行为
- 防护用品核验：结合颜色特征、局部目标、作业上下文，辅助判断防护装备佩戴状态
- 多帧时序校验：绑定同一个人员 ID，滑动窗口投票，降低单帧误检波动
- 结果输出：画面标注、异常告警、事件日志记录，支持对接业务回调

本人负责图像采集、样本筛选、数据标注、模型训练、业务判定规则开发。基于 Python、PyTorch、YOLO、OpenCV 实现人员检测与局部目标识别；结合人体姿态关键点做坐标映射。针对遮挡、小目标、姿态多变场景，设计空间关系校验、图像特征复核、多帧时序确认逻辑，将模型原始输出封装成可落地的安全事件。