徘徊行为AI智能分析预警系统 YOLOv7

徘徊行为AI智能分析预警系统可以立即对视频监测区域进行实时分析，徘徊行为AI智能分析预警系统自动识别监测监控画面中同一角色的来回进出频率，徘徊行为AI智能分析预警系统对多次进出徘徊人员实时检测预警，弥补人为因素的监督盲点。徘徊行为AI智能分析预警系统真正提高了安全监控的效率，可以尽快发现违规异常行为，进行预警抓拍留档并现场语音播报，大大提高预防安全水平，将智能安全从被动监控转变为积极主动预警。

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。

传统的监控安防是在不同区域的外场周围设置一些自然屏障或障碍物，并安排相关人员进行巡查。徘徊行为AI智能分析预警系统自动检索监控画面中人员异常行为现象，一旦发现员工行为违规或者异常，徘徊行为AI智能分析预警系统可以以更快、更方便的方式抓拍留档并同步预警信息给相关人员。

# 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)

徘徊行为AI智能分析预警系统对监控区作业人员行为进行全天候不间断7*24h实时检测，一旦在摄像机屏幕上发现异常现象，徘徊行为AI智能分析预警系统以更快的时间抓拍并保留违规异常记录，以便事后检查、调查和取证。为现场智能安全监督提供重要保障。