智慧工地火焰识别系统该系统应用监管系统融合方式识别，智慧工地火焰识别系统该系统深入分析视频录像数据信息，提升繁杂新时代背景下的烟火识别、动态性情景下不配合面部识别、区域入侵识别等核心技术。烟火识别报警系统根据智能视频分析，应用智能视频分析融合最前沿深度神经网络技术性，对视频录像监控画面开展实时监控系统，实时分析，紧急状况即时报警。
YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。整体结构上与YOLOv5类似： CSPDarknet（主干） + PAN-FPN（颈） + Decoupled-Head（输出头部），但是在各模块的细节上有一些改进，并且整体上是基于anchor-free的思想，这与yolov5也有着本质上的不同。
Backbone
使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；
针对C3模块，其主要是借助CSPNet提取分流的思想，同时结合残差结构的思想，设计了所谓的C3 Block，这里的CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块，也就是所谓的残差模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制，也就是说不同规模的模型，n的值是有变化的。
烟感探测器防灾减灾报警系统，烟感报警器组装在施工工地作业区、材料堆放区、易出现火灾安全隐患区，检测当场浓烟浓度值。探测器内嵌处理芯片可随时提交数据监测至“云平台智能化工地管控”，系统在现场产生安全事故时，全自动传出报警，短信通知责任人，工程项目工作人员可以快速回应，立即机构人员疏散，后面应急措施。
import cv2
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLOv8 model
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Open the video file
video_path = "path/to/your/video/file.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
# Read a frame from the video
success, frame = cap.read()
if success:
# Run YOLOv8 inference on the frame
results = model(frame)
# Visualize the results on the frame
annotated_frame = results[0].plot()
# Display the annotated frame
cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)
# Break the loop if 'q' is pressed
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break
else:
# Break the loop if the end of the video is reached
break
# Release the video capture object and close the display window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()一直以来，在工地工程施工管理中，人力巡视、人力值班仍是管控的关键技术手段，不仅付出很多财力物力，又因人力资源要素的监管缺点，成效通常达不上期望的程度。在工地安全事故高发的今日，传统式的视频监控系统已不能满足日益增加的需要。地区安防监控系统运用相对高度集成化的监控一体机，将视频监控系统、员工行为识别、温湿度监管、睡岗离岗监管、侵入检测、着装识别检测等各种基本功能，完成设防地区防潮、防火安全、防盗系统等立体式安全防范。
