在食品加工、医疗、化工等对卫生与安全要求严苛的行业中，员工是否规范佩戴手套🧤直接关系到产品质量与生产安全。传统人工抽检效率低、覆盖不全，而视觉技术与图像识别的深度融合，为手套🧤佩戴检测提供了智能化解决方案，推动行业从“人工监督”向“自动智控”升级。
图像识别技术的核心在于算法的精准性与场景适应性。系统首先采用轻量化卷积神经网络（如MobileNetV3），对摄像头采集的实时画面进行快速预处理，过滤背景干扰并定位人体手部区域，降低计算资源消耗；随后引入改进的YOLOv8目标检测算法，通过多尺度特征融合与注意力机制，精准识别手部轮廓及手套🧤覆盖状态，即使手套🧤颜色与背景相近或存在部分遮挡，也能保持高检测精度；针对动态作业场景，系统集成光流分析与时序建模技术，结合连续帧中的手部运动轨迹，区分规范佩戴与临时摘取行为，减少误报。此外，算法支持跨场景自适应学习，可快速适配不同行业（如医疗无菌服、化工防化手套🧤）的检测需求。
睿如自研高精度图像识别检测技术是该系统的“智能引擎”。该技术基于千万级行业场景数据训练，优化了复杂光照、反光材质、手部动作多变等挑战下的模型鲁棒性，识别准确率突破99.5%，检测速度达30帧/秒，满足实时监控需求。同时，系统支持与门禁、生产设备联动，未规范佩戴手套🧤时自动拦截进入洁净区或触发设备停机，形成“检测-预警-处置”闭环管理。
从“人眼核查”到“AI秒级判断”，视觉技术正以高效、精准、无感化的特性，重塑行业安全规范，为生产安全与品质管控筑牢智能防线。
