灭火器摆放识别监测预警系统基于人工智能视觉技术无需人为干预，灭火器摆放识别监测预警系统自动对指定区域灭火器是否缺失进行识别，如果灭火器摆放识别监测预警系统没有检测到指定区域有灭火器，立即抓拍存档并通知管理人员进行告警。灭火器摆放识别监测预警系统适用于写字楼场景，化工厂以及加油站等场景。灭火器摆放识别监测预警系统可以全天候不间断去识别指定区域是否缺失灭火器，推送给相关工作人员，及时处理。
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。
随着社会的发展和人们生活水平的进步，大家对于公共场所以及危化场景下的安全更加重视，特别是在各类高层建筑场所与大型商场是最易发生火灾的地方，一旦发生火灾往往伴随着人员伤亡甚至群死群伤的严重的后果，灭火器是扑救初期火灾的重要消防器材，而灭火器可以第一时间派上用场降低意外火灾带来的损失，确属消防实战灭火过程中较理想的第一线灭火装备。公共场所灭火器摆放有其要求，并且非常重要，而灭火器缺失会带来巨大安全隐患。
# 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)灭火器摆放识别监测预警系统通过现场摄像头可以对指定区域是否按要求放置灭火器以及是否缺失进行自动识别，如灭火器摆放识别监测预警系统未检测到灭火器按要求摆放以及存在，则立即告警。灭火器摆放识别监测预警系统大大提升了对现场安全作业生产的监督能力，降低了因为人工因素产生的误报漏报，提升现场摄像头的监控效率。
