在工业生产、医疗护理及食品安全等高要求领域，手套🧤佩戴的规范性直接关系到操作安全与卫生标准。传统人工监管存在效率低、易疏漏等问题，而利用视觉技术实现手套🧤佩戴的自动识别与监管，正成为提升管理效能的关键解决方案。
识别原理：系统通过高清摄像头实时采集操作场景图像，利用深度学习算法对图像进行预处理，包括降噪、增强对比度等，以提升后续分析的准确性。接着，基于卷积神经网络（CNN）的图像分割技术，精准定位图像中的人手区域，并进一步识别手部轮廓与手套🧤覆盖范围。通过对比预设的手套🧤佩戴标准模板（如手套🧤完整覆盖手部、无破损或脱落等），系统能快速判断手套🧤佩戴状态是否合规。对于复杂场景（如光线变化、手套🧤颜色相近等），系统采用多模态融合算法，结合纹理、颜色及形状特征进行综合分析，确保识别鲁棒性。
应用价值：该技术可无缝集成至现有监控系统，实现24小时自动巡检，一旦检测到未佩戴或佩戴不规范行为，立即触发警报并记录违规证据，辅助管理人员及时干预。同时，系统生成可视化报表，统计合规率与违规趋势，为优化管理流程提供数据支持。
睿如科技凭借自研的高精度检测技术，打造了领先的图像识别系统。该系统采用轻量化模型设计，兼顾实时性与准确性，可在低算力设备上高效运行；通过持续迭代的训练数据集，覆盖多样化手套🧤类型与场景，确保识别率超99%。目前，该技术已成功应用于食品加工、『半导体』制造等行业，显著降低人为监管成本，为安全生产构筑智能防线。
