安全鞋的检测带来了独特的技术挑战，因为它们缺乏其他防护装备所固有的视觉统一性。虽然安全帽等物品具有一致的几何形状和鲜明的颜色，但安全鞋的款式差异很大，并且经常与周围环境融为一体。这迫使自动化系统依赖复杂的特征识别，而不是简单的形状或颜色匹配。
核心要点：与安全帽的标准化几何形状不同，安全鞋具有高度的视觉多样性和较低的环境对比度。这种“伪装效果”与车间地板融为一体，需要更复杂的算法和全面的特征库来确保可靠的检测。
视觉差异的挑战
缺乏几何统一性
安全帽通常遵循可预测的半球形结构，在不同品牌之间在数学上是一致的。这使得计算机视觉模型仅根据形状即可轻松对其进行分类。
相反，安全鞋缺乏这种统一的几何形状。它们的形状根据款式（运动鞋与靴子）、品牌和特定的防护要求而发生巨大变化，从而形成了一个难以标准化的数据集。
外观高度多样化
防护服，例如高可见性背心，采用鲜艳的荧光色，专门设计用于与环境形成对比。
鞋类有多种颜色、材料和纹理。这使得检测系统无法依赖简单的颜色阈值技术，而是需要更高质量的特征库来识别“鞋子”的构成。
对比度问题
低对比度环境
在制造环境中，车间地板通常由深色混凝土、灰色金属或涂漆表面构成。
因为安全鞋通常是黑色、深棕色或灰色，所以该物体通常与它所站立的地板具有相似的色调。
分割困难
计算机视觉在很大程度上依赖于边缘检测和对比度来将物体与其背景分离（分割）。
当一双深色鞋子放在深色地板上时，视觉边界会变得模糊。这会导致系统“丢失”物体，因为它无法有效地将鞋子像素与背景像素分离开来。
理解权衡
算法复杂性与速度
为了克服伪装和多样性的问题，系统必须采用比简单分类器更深入、更复杂的神经网络。
虽然这提高了准确性，但与用于安全帽检测的较轻模型相比，它增加了计算负载，可能会减慢实时处理速度。
对数据质量的依赖
系统的优劣取决于其训练数据。
由于安全鞋的视觉定义非常广泛，标准库通常不足。您必须投资于广泛的特征库，涵盖各种鞋子款式和地板纹理，以避免误报。
稳健检测策略
要有效应对这些挑战，您必须将技术方法与安全目标相结合：
- 如果您的主要重点是快速、低延迟的处理：优先检测高对比度物品，例如安全帽和背心，并接受鞋类检测可能需要单独、更密集的处理流程。
- 如果您的主要重点是全面合规：投资先进的算法和多样化的训练数据集，专门针对低对比度边缘检测，以将深色鞋子与深色地板分离开来。
实现全面的安全合规性需要认识到，在自动化系统的眼中，并非所有个人防护装备都是平等的。
摘要表：
| 特征 | 安全帽和背心 | 安全鞋 |
|---|---|---|
| 几何形状 | 可预测的半球形 | 高度可变（运动鞋与靴子） |
| 颜色对比度 | 高可见性/荧光色 | 低（黑色、棕色、灰色） |
| 环境 | 在背景中脱颖而出 | 与深色车间地板融为一体 |
| 检测逻辑 | 简单的形状/颜色匹配 | 复杂的神经网络/边缘检测 |
| 计算负载 | 低延迟处理 | 高计算需求 |
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参考文献
- Khania O.P.P. Nugraha, Achmad Pratama Rifai. Convolutional Neural Network for Identification of Personal Protective Equipment Usage Compliance in Manufacturing Laboratory. DOI: 10.23917/jiti.v22i1.21826
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
