员工工作服穿戴识别系统基于Python YOLO网络模型图像识别技术，员工工作服穿戴识别系统通过现场已有的监控摄像头，不需新增硬件对现场未按要求穿戴工服的违规行为实时预警，将违规行为信息及时推送给后台管理人员。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
与C / C 等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C 轻松扩展，这使我们可以在C / C 中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C 代码一样快（因为它是在后台工作的实际C 代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C 更容易。
YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。YOLOv5是YOLO系列的一个延申，和YOLOv4一样，对输入的图像进行Mosaic数据增强。Mosaic数据增强的作者也是来自Yolov5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式对不同图像进行拼接。采用Mosaic数据增强方法，不仅使图片能丰富检测目标的背景，而且能够提高小目标的检测效果。并且在BN计算的时候一次性会处理四张图片！骨干网路部分主要采用的是：Focus结构、CSP结构。其中 Focus 结构在YOLOv1-YOLOv4中没有引入，作者将 Focus 结构引入了YOLOv5，用于直接处理输入的图片。Focus重要的是切片操作，4x4x3的图像切片后变成2x2x12的特征图。
