前言：Hello大家好，我是小哥谈。本章介绍了工业场景中安全区域检测的实现方法。任务目标是判断人员是否进入机器人工作区、高压设备区等危险区域。实现思路是先用鼠标点击多边形顶点标注危险区域并保存坐标，再通过目标检测模型识别画面中的人员，取检测框中心点判断是否落在多边形内。若进入则绘制红色框并显示危险警告，否则显示绿框，同时顶部叠加总警告文字。代码采用开放计算机视觉库加载轻量检测模型，配合类别文件完成类别过滤与非极大值抑制后处理。运行需准备权重、配置和类别文件，先标注背景图生成区域坐标文件，再加载该区域实时监控摄像头或视频。🌈 目录🚀1.场景说明🚀2.技术实现🚀1.场景说明在工业现场中，人员安全始终是生产管理的首要前提。机器人工作区、高压设备区、危险品存放区、自动化装配线等特定区域对人员存在潜在安全风险，一旦人员误入，可能引发严重的安全事故。传统的安全防护手段主要依赖物理围栏、警示标识或人工巡查，但这些方式存在灵活性差、实时性不足、无法覆盖动态变化场景等局限。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法为工业安全区域检测提供了更加智能、高效的解决方案。本案例采用YOLO26算法构建工业场景中的安全区域检测系统。YOLO26作为新一代实时目标检测算法，在检测精度与推理速度方面均实现了显著提升，能够满足工业现场对实时性和准确性的双重要求。系统首先