生产区域人数超员监控报警系统通过AI视频分析技术,生产区域人数超员监控报警系统对现场监控画面种生产作业区域进行7*24小时不间断自动实时监测,无需人工干预生产区域人数超员监控报警系统一旦识别到现场画面种作业区域超员时,立即告知监控管理中心进行告警,提醒后台值班人员及时处理。生产区域人数超员监控报警系统现场画面人群聚集部位进行实时监测,其能够实现对生产区域人员数量的准确识别,帮助值班人员在最短的时间内对突发状况进行提前感知预警。
Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
随着社会的发展和人民生活水平的快速进步,大家对于日常生活生产中人员异常聚集以及人员超员可能存在的风险越来越重视和关注。在危险化学品生产过程中,企业下属作业人员的安全意识参差不齐,各种意外情况增加了生产中事故的发生率。生产区域人数超员监控报警系统可以实现对厂区车间的全面覆盖,建立完善长效地生产运营机制,全面保障工厂生产安全。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid
生产区域人数超员监控报警系统对生产工房区进行7*24小时不间断实时监测,生产区域人数超员监控报警系统当监测到生产车间超员作业时,立即提醒值班工作人员告警及时处理,生产区域人数超员监控报警系统通过机器视觉AI分析技术,对车间员工人数超员时提前感知预警,帮助现场工作人员及时处理突发状况,保障现场作业人员人身安全继而促进生产稳步提高。