拥挤聚集智能监测系统可以通过对人员数量、密度等进行实时监测，拥挤聚集智能监测系统识别出拥挤聚集的情况，并及时发出预警。拥挤聚集智能监测系统可以通过对人员进车间的人数等进行监测，识别出是否存在人员拥堵、挤压等安全隐患，及时发出警报，提醒工作人员采取措施疏散人群。在人员密集的场所，如地铁站、商场、体育馆等，拥挤聚集往往会导致安全隐患。为了解决这一问题，近年来，拥挤聚集智能监测系统开始被广泛应用于各类公共场所中，成为了智能化管理的新工具。
在CNN出现之前，对于图像的处理一直都是一个很大的问题，一方面因为图像处理的数据量太大，比如一张512 x 512的灰度图，它的输入参数就已经达到了252144个，更别说1024x1024x3之类的彩色图，这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面，图像在数字化的过程中很难保证原有的特征，这也导致了图像处理的准确率不高。
而CNN网络能够很好的解决以上两个问题。对于第一个问题，CNN网络它能够很好的将复杂的问题简单化，将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说，在大部分的场景下，我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中，我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图，我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。
拥挤聚集智能监测系统可以通过对人员进出商场、购物区域的流量进行监测，识别出是否存在人员拥挤、堵塞等安全隐患，及时发出预警，保障顾客的安全。拥挤聚集智能监测系统可以通过对人员进出场馆、看台上的人数密度等进行监测，识别出是否存在人员拥堵、挤压等安全隐患，及时发出警报，提醒工作人员采取措施维护秩序。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Reshape(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
# 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
return x.view(-1, 1, 28, 28)
net = torch.nn.Sequential(
Reshape(),
# 第一个卷积块，这里用到了padding=2
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 第二个卷积块
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 稠密块（三个全连接层）
nn.Flatten(),
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10))拥挤聚集智能监测系统是一种智能化管理的新工具，拥挤聚集智能监测系统可以有效地提高工厂、车间、工地、煤矿、石化、商场等公共场所的安全管理水平。未来，拥挤聚集智能监测系统将会得到更广泛的应用，并为公共场所的安全管理提供更加有力的支持。
