ChasersTech 圖片辨識 — 範例與模型來源

圖片是供辨識試用的範例；辨識框、類別與分數由實際推論產生。
範例只展示該張照片的結果，並非特定現場的準確率保證。
工安圖片辨識是供人工複核的篩檢工具，未辨識出異常不代表現場安全。

工安範例：Safety and work，作者 Chmee2，CC BY-SA 3.0。
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Safety_and_work.jpg
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
本站版本：縮放及 JPEG 壓縮，未加入預設辨識框。

堆高機範例：Forklift.JPG，作者 Marketing Team / Sa'ad Jafar，公開領域。
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Forklift.JPG
本站版本：縮放及 JPEG 壓縮，未加入預設辨識框。

安全帽與反光背心：Constructelligence construction-site-safety-hazards v0.3。
發布者標示模型授權 AGPL-3.0，資料 CC BY 4.0。
模型、訓練說明、類別、解碼參考與限制：
https://huggingface.co/constructelligence/construction-site-safety-hazards
https://huggingface.co/constructelligence/construction-site-safety-hazards/tree/main
本服務只呈現 hardhat/no-hardhat/safety vest/no-safety vest 四類。
「未配戴」是模型輸出的判斷，仍須人工確認。

堆高機與人員：NVIDIA RT-DETR 2D Warehouse deployable_rn50_v1.0.2。
授權：NVIDIA Open Model License。
https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/tao/models/rtdetr_2d_warehouse/deployable_rn50_v1.0.2
https://www.nvidia.com/en-us/agreements/enterprise-software/nvidia-open-model-license/
保留原始 Person/Forklift 類別含義，未將 truck 或 vehicle 改名為堆高機。
此版 ONNX 內的 TensorRT 注意力運算以等價標準 ONNX 圖轉換供 CPU 推論。

道路車輛：既有 Bridge 的 Ultralytics YOLO11x COCO80 ONNX。
https://github.com/ultralytics/ultralytics
https://www.ultralytics.com/license
僅呈現 person/bicycle/car/motorcycle/bus/truck 的真實類別。

本圖片服務的整合原始碼、模型檔雜湊、推論及模型轉換工具：
/downloads/image-gateway-source.zip
此原始碼套件不含登入密碼、API 金鑰、JWT 金鑰、客戶授權設定或使用者圖片。
模型原檔與上述上游專案各自依其原授權條款提供。