操作流程违规作业监测系统基于计算机视觉深度学习技术，操作流程违规作业监测系统对石油煤矿化工等高危场景下作业人员未按照操作流程进行正常操作行为进行实时分析识别检测，如操作流程违规作业监测系统发现现场人员违规作业操作行为，不需人为干预，立即自动抓拍存档预警并同步回传给后台监控大数据平台，提醒相关执勤人员及时处理避免发生更大风险的意外。
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。
随着社会的发展人们生活水平的提高以及科技水平的高速发展，大家对于操作流程安全作业检查更加重要。由于煤矿石化等高危场景工程项目数量、规模很大且复杂，增加了现场安全风险。人员安全作业操作管理作为一个重要的一环，备受关注。过去包括现在，厂区煤矿石化作业人员的安全意识薄弱、作业流程章程的执行监督非常依靠人工巡检，而人力监督不但效率低下且存在遗漏误报等情况，严重影响着施工安全。操作流程违规作业监测系统监督厂区人员作业规范，保障安全生产。
# 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)操作流程违规作业监测系统基于人工智能深度学习技术，通过现场摄像头7*24小时不间断自动识别监控区域人员合规操作作业情况。操作流程违规作业监测系统发现人员违规行为立即抓拍存档并及时通知监管人员及时处理违规情况，避免潜在安全事故。操作流程违规作业监测系统促进提高作业人员安全意识比较淡薄的现状。提醒作业人员的工作自律性合规合法，从根源上减少违规行为是减少事故发生的一个重要手段。
