員工工作服穿戴識別系統基於YOLO網路模型影像識別技術，員工工作服穿戴識別系統透過現場已有的監控攝像頭，不需新增硬體對現場未按要求穿戴工服的違規行為實時預警，將違規行為資訊及時推送給後臺管理人員。員工工作服穿戴識別系統透過AI技術手段提高現場對施工作業人員穿戴監控管理效率，可盡力避免現場工人因不按要求穿戴引發的安全事故。
隨著社會的發展和人們生活水平的進步，大家對於對建築工地、石化、電力等高危行業生產區域人員安全作業人身安全越來越重視。在工業生產和建設中，工作服在安全事故的防範中起著舉重若輕的作用。由於現場作業環境複雜，人員多工種交叉作業、且作業分散管理難等特點。目前各地煤礦工地工廠等企業很難透過傳統的安防監控方式進行科學、有效的管理。因此，讓現場作業人員按規定穿著工作服是安全生產的必要措施。員工工作服穿戴識別系統可以透過AI技術手段幫助企業實現這一需求。
員工工作服穿戴識別系統應用智慧影片分析和深度學習神經網路技術，員工工作服穿戴識別系統不需新增硬體自動對現場畫面中人員作業資訊進行分析識別，員工工作服穿戴識別系統無需人工干預；可以實現對工廠、建築工地、煤礦、石化、電力等高危行業人員是否按照生產企業要求穿戴工作服進行實時分析，發現違規行為立即告警同時將報警資訊推送給相關後臺值班人員。員工工作服穿戴識別系統助力施工現場智慧化管理，提升安全管控效率，降低誤報漏報情況。