【摘 要】
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为实现对企业作业现场人员个体防护装备（Personal Protective Equipment，PPE）正确穿戴的精准监管，本研究采用YOLOv5模型和单阶段目标检测算法，设计并开发了一种辅助作业现场PPE自动检测与研判的管理系统。通过对某企业工作全流程的调研和分析，明确了存在遮挡物、密集多目标、远距离目标及光照不均匀等四类典型的作业场景及检测环境特征。基于不同作业场景下的监控设备完成数据采集，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52001196）； 中国交通教育研究会研究课题（JTYB20-60）； 上海市软科学重点项目（20692193100）； 上海海事大学教学改革与管理改革项目（重点项目）；
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为实现对企业作业现场人员个体防护装备（Personal Protective Equipment，PPE）正确穿戴的精准监管，本研究采用YOLOv5模型和单阶段目标检测算法，设计并开发了一种辅助作业现场PPE自动检测与研判的管理系统。通过对某企业工作全流程的调研和分析，明确了存在遮挡物、密集多目标、远距离目标及光照不均匀等四类典型的作业场景及检测环境特征。基于不同作业场景下的监控设备完成数据采集，并建立了四种PPE的数据集。通过YOLOv5目标检测模型的训练和测试，融合现有的监控平台，实现了作业过程人员PPE使用情况的动态、快速研判。研究表明：系统对目前企业典型作业场景PPE使用情况的检测平均精确度为99.5%，同时兼顾了检测速度和运行成本，有效提升了企业现场安全管理效能。
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