计算机视觉正通过自动化识别工人是否佩戴头盔、手套或高能见度背心等必需安全装备的过程，来帮助检测个体防护装备 (PPE)。这是通过训练来识别图像或视频流中特定 PPE 物品的对象检测模型来实现的。例如，建筑工地可以部署连接到计算机视觉系统的摄像头，实时扫描工人，并标记未佩戴安全帽的个人。这些系统依赖于卷积神经网络 (CNN)，例如 YOLO（You Only Look Once）或 Mask R-CNN，这些网络经过优化，可在帧内快速准确地检测对象。通过处理来自监控画面或移动设备的视觉数据，系统无需人工监督即可执行安全规程。
实际应用可能涉及使用佩戴 PPE 工人在各种环境中的标注数据集来训练模型。例如，可以通过学习形状、颜色或上下文（例如，在实验室环境中佩戴的护目镜）等特征来训练模型，以区分不同类型的 PPE，例如安全护目镜与普通眼镜。开发者可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架微调预训练模型，从而减少对大型数据集的需求。像 NVIDIA Jetson 或带有 OpenCV 的 Raspberry Pi 等边缘设备可以运行轻量级模型，用于低延迟场景下的实时检测。一个应用案例是工厂，摄像头监控装配线，如果工人在机器操作过程中摘掉手套，就会触发警报。此类系统通常与现有安全基础设施集成，例如检测到 PPE 后才限制进入的门禁系统。
挑战包括处理遮挡（例如，被头发部分遮挡的安全帽）或不同的光照条件。为了解决这个问题，开发者可以通过合成图像或使用多角度摄像头捕捉不同视角来增强训练数据。另一个考虑因素是尽量减少误报——例如，区分黄色安全背心和颜色相似的衬衫。语义分割等技术可以通过分析像素级细节来提高准确性。此外，大规模部署这些系统需要在计算效率和准确性之间取得平衡，通常通过模型量化或剪枝来实现。未来的改进可能包括将计算机视觉与其他传感器（例如，PPE 上的 RFID 标签）结合，或使用联邦学习在分布式站点更新模型，同时不损害数据隐私。对于开发者而言，关键是在迭代模型性能的同时，确保与工作场所安全工作流程的无缝集成。