工业质检延伸应用：M2FP识别工人防护装备穿戴情况

📌 引言：从工业质检到智能安全监管的跨越

在现代制造业与高危作业场景中，工人是否规范穿戴防护装备（如安全帽、反光背心、防护鞋、手套等）直接关系到生产安全与事故预防。传统依赖人工巡检或视频监控回放的方式效率低下、响应滞后，难以实现实时、自动化、细粒度的安全合规检测。

随着AI视觉技术的发展，尤其是语义分割与人体解析模型的进步，为这一难题提供了全新的解决路径。基于ModelScope平台的M2FP（Mask2Former-Parsing）多人人体解析服务，不仅能够精准识别图像中的多个人体实例，还能对每个像素进行身体部位级分类——这为判断“某人是否穿了安全背心”“是否佩戴头盔”等具体问题提供了结构化数据基础。

本文将深入探讨如何利用M2FP模型实现工人防护装备穿戴情况的自动识别，结合其WebUI与API能力，构建一套稳定、可部署于CPU环境的工业级解决方案，并分析其在真实场景中的落地挑战与优化策略。

🧩 M2FP 多人人体解析服务：核心能力详解

1. 模型本质：什么是M2FP？

M2FP（Mask2Former-Parsing）是基于Mask2Former架构改进而来的人体解析专用模型，专注于将输入图像中每个人的每一个像素归类到预定义的身体部位类别中。它属于语义分割+实例感知的混合任务模型，在多人复杂场景下仍能保持高精度。

相比传统目标检测仅给出边界框，M2FP提供的是像素级精细解析结果，输出形式为一组二值掩码（Mask），每个掩码对应一个身体部位（如左臂、右腿、面部、鞋子等）。这种细粒度信息正是判断防护装备穿戴的关键前提。

📌 技术类比：
如果把普通目标检测比作“用方框圈出一个人”，那么M2FP就像是“给这个人全身每个部位贴上标签”——头发、眼睛、上衣、裤子、脚……全部独立标注，形成一张完整的“人体地图”。

2. 核心功能亮点解析

✅ 精准多人人体解析

支持单图中同时处理多个工人个体，即使存在部分遮挡、重叠或远距离小目标，也能有效分割。这对于工厂车间、建筑工地等典型多人作业场景至关重要。

✅ 内置可视化拼图算法

原始模型输出为一系列离散的二值Mask数组，不利于直观查看。本服务内置后处理拼图模块，通过颜色映射表自动为不同部位赋予唯一色彩（如红色=头发，绿色=上衣，蓝色=裤子），并合成一张完整的彩色分割图。

# 示例：颜色映射表（简化版） COLOR_MAP = { "head": (255, 0, 0), # 红色 "torso": (0, 255, 0), # 绿色 "legs": (0, 0, 255), # 蓝色 "feet": (255, 255, 0), # 青色 "background": (0, 0, 0) # 黑色 }

该功能极大提升了结果可读性，便于非技术人员快速理解模型输出。

✅ WebUI + API 双模式支持

服务采用Flask构建轻量级Web界面，用户可通过浏览器上传图片、实时查看解析结果；同时开放RESTful API接口，便于集成至现有安防系统或MES/SCADA平台。

✅ CPU友好型部署方案

针对工业现场普遍缺乏GPU资源的现状，镜像已对推理流程进行深度优化： - 使用PyTorch CPU版本（1.13.1） - 关闭梯度计算与AMP自动混合精度 - 启用TorchScript或ONNX Runtime加速（可选）

实测在Intel Xeon 8核服务器上，处理一张1080P图像平均耗时约3.2秒，满足大多数非实时但需批量处理的需求。

3. 技术栈稳定性保障

| 组件 | 版本 | 说明 | |------|------|------| | Python | 3.10 | 基础运行环境 | | ModelScope | 1.9.5 | 提供M2FP模型加载与推理接口 | | PyTorch | 1.13.1+cpu | 解决tuple index out of range兼容性问题 | | MMCV-Full | 1.7.1 | 修复mmcv._ext缺失错误，确保C++算子正常调用 | | OpenCV | 4.5+ | 图像预处理与拼图渲染 | | Flask | 2.3.3 | Web服务框架 |

💡 实践提示：
若自行部署遇到ImportError: cannot import name '_C' from 'mmcv.utils'等问题，请务必使用mmcv-full==1.7.1而非mmcv-lite，且避免升级至PyTorch 2.x系列以防止底层ABI不兼容。

🔍 应用延伸：从人体解析到防护装备识别

M2FP本身并不直接输出“是否戴安全帽”这类判断，但它提供了最关键的结构化中间特征。我们可以通过以下逻辑链完成最终判断：

原始图像 → M2FP人体解析 → 获取各部位Mask（头部、躯干、脚部等） → 结合先验知识与规则引擎 → 推断防护装备穿戴状态

1. 安全帽佩戴检测

判断逻辑：

提取“head”区域Mask
分析该区域的颜色分布（通常安全帽为黄色/橙色/白色）
若主色调符合安全帽颜色范围，且面积占比超过阈值 → 判定为已佩戴

import cv2 import numpy as np def is_wearing_hardhat(head_mask, original_image, color_threshold=(200, 200, 200)): """ 判断头部区域是否佩戴安全帽（基于亮度/颜色特征） """ # 提取头部分割区域 head_region = cv2.bitwise_and(original_image, original_image, mask=head_mask) # 转换为HSV空间，检测高亮区域（典型安全帽颜色） hsv = cv2.cvtColor(head_region, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_yellow = np.array([20, 100, 100]) upper_yellow = np.array([30, 255, 255]) yellow_mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow) # 计算黄色区域占头部分割区域的比例 total_pixels = cv2.countNonZero(head_mask) if total_pixels == 0: return False yellow_ratio = cv2.countNonZero(yellow_mask) / total_pixels return yellow_ratio > 0.6 # 超过60%认为佩戴

⚠️ 注意事项：
此方法依赖颜色特征，在昏暗光照或黑白摄像头场景下效果下降。更优方案是训练一个基于Mask ROI的小分类器，专门区分“裸头”与“戴帽”。

2. 反光背心/防护服识别

判断逻辑：

提取“torso”（躯干）区域Mask
检测是否存在大面积高亮条纹或特定颜色（荧光黄、橙红）
结合边缘检测判断是否有横向反光带

def detect_retroreflective_vest(torso_mask, gray_image): """ 检测躯干区域是否存在反光条纹 """ # 提取躯干灰度图 torso_gray = cv2.bitwise_and(gray_image, gray_image, mask=torso_mask) # 增强对比度 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) enhanced = clahe.apply(torso_gray) # 阈值分割出高亮区域 _, bright_regions = cv2.threshold(enhanced, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 2)) cleaned = cv2.morphologyEx(bright_regions, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 统计连通域数量与形状（横向长条状为典型反光带） contours, _ = cv2.findContours(cleaned, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = w / h area = cv2.contourArea(cnt) if area > 100 and 3 < aspect_ratio < 10: # 宽远大于高 return True return False

3. 防护鞋识别

判断逻辑：

提取“feet”区域Mask
分析颜色是否为黑色/深蓝等常见劳保鞋色
是否位于画面底部且成对出现

📌 扩展建议：
可结合姿态估计模型（如OpenPose）获取脚踝位置，进一步提升定位准确性。

⚙️ 工程实践：构建完整检测流水线

系统架构设计

[摄像头/视频流] ↓ [帧抽取模块] → [M2FP人体解析服务] ↓ [防护装备规则引擎] ↓ [报警决策 & 日志记录] ↓ [可视化看板 / SMS通知]

关键实现步骤

图像采集与预处理
支持RTSP视频流或本地图片目录
自动缩放至适合模型输入尺寸（建议512×512~1024×1024）
调用M2FP API获取解析结果

import requests import json def parse_human_parts(image_path): url = "http://localhost:5000/predict" files = {'image': open(image_path, 'rb')} response = requests.post(url, files=files) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['masks'], result['labels'] else: raise Exception(f"Request failed: {response.text}")

后处理与规则判断

# 主流程示例 masks, labels = parse_human_parts("worker.jpg") for i, label in enumerate(labels): if label == "head": head_mask = masks[i] if not is_wearing_hardhat(head_mask, original_img): print("⚠️ 警告：工人未佩戴安全帽！") elif label == "torso": torso_mask = masks[i] if not detect_retroreflective_vest(torso_mask, gray_img): print("⚠️ 警告：工人未穿反光背心！")

结果存储与告警触发
将违规事件写入数据库（SQLite/MySQL）
配合定时任务生成日报报表
连接企业微信/钉钉机器人发送即时提醒

🛠️ 落地难点与优化建议

| 问题 | 成因 | 解决方案 | |------|------|----------| | 光照变化影响颜色判断 | 白天/夜晚/阴影区差异大 | 引入自适应白平衡、使用HSV空间替代RGB | | 小目标识别不准 | 远距离工人仅几十像素高 | 图像分块处理 + 滑动窗口检测 | | 遮挡导致Mask断裂 | 多人交叉站立 | 使用姿态估计辅助补全身体结构 | | 推理速度慢 | CPU单线程瓶颈 | 启用ONNX Runtime多线程推理，批处理优化 | | 误报率高 | 衬衫颜色类似反光衣 | 加入上下文判断（如是否在施工区域） |

🎯 最佳实践建议： 1.先做场景适配再上线：收集现场真实图像样本，微调颜色阈值与判断逻辑。 2.设置置信度阈值：对不确定的结果标记为“待审核”，交由人工复核。 3.定期更新模型：未来可考虑在M2FP基础上微调，加入“安全帽”“反光条”等专属类别。

📊 对比其他方案：为何选择M2FP？

| 方案 | 精度 | 易用性 | 成本 | 适用性 | |------|------|--------|------|--------| | YOLOv5目标检测 | 中 | 高 | 低 | 仅能检测整体物体，无法区分部位 | | DeepLabV3+通用分割 | 中 | 中 | 中 | 缺乏人体专精优化，多人场景表现差 | | 自研CNN+OpenCV | 低~中 | 低 | 高（开发成本） | 维护困难，泛化能力弱 | |M2FP + 规则引擎|高|高|低（CPU可用）|专为人体解析优化，支持复杂场景|