加油站视频监控分析系统借助加油站已经有的监控摄像头开展视频监控分析，加油站视频监控分析系统利用机器视觉AI优化算法24小时不间断智能识别加油站工作人员、现场设备、加油站日常环境下的危害因素，比如现场特殊区域和险区域接打手机、抽烟、职工睡岗离岗、关键设施缺失、烟火等违规行为和异常状态，并及时上传至视频监控系统综合服务平台。
YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
对于模型重参数化，该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」针对这个问题，研究者提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。
伴随着经济迅速发展，大家生活品质明显提升，车辆销售销售市场展现高增长幅度，促进了很多加油站的建设，不论是在大都市、村子或是街道都可以看到加油站。但加油站风险大，国家的重点防护单位，其易燃、易爆的特点给加油站附近的居民带来极大的安全隐患，加油站视频监控分析系统可以降低隐患发生的概率。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)加油站视频监控分析系统依据视频监控ai识别技术，对加油站卸油口或石化厂输油管道司机的具体操作步骤加强规范，鉴别不恰当操作行为。在卸油环节中，驾驶员工作内容有一套规范化操作流程(接静电绳、放三角木、放没火气、接油管、人不能离岗等);鉴别加油站公共区域的手机号、抽烟和烟火预警提醒。
