人群异常聚集检测报警系统基于图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测报警系统通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态。人群异常聚集检测报警系统利用图像识别算法，分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，并结合历史数据进行异常聚集检测。人群异常聚集检测报警系统一旦发现异常聚集，系统将自动发出报警信号，并提示相关人员采取相应的措施。人群异常聚集检测报警系统通过异常聚集检测，可以提前预防突发事件的发生，减少潜在的人员伤亡和财产损失。
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%。
人群异常聚集是工厂车间、校园学生和工地作业场景中常见的情况，但如果不及时监测和处理，可能会引发安全事故。为了保障安全，预防突发事件的发生，人群异常聚集检测报警系统应运而生。人群异常聚集检测报警系统能够及时监测人群密集程度，预警潜在的安全风险，保障人员的安全。人群异常聚集检测报警系统适用于各类场景，包括工厂车间、校园学生区域、工地作业场所等。人群异常聚集检测报警系统可以为人群聚集区域提供全方位的安全监控和管理支持。
# 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)人群异常聚集检测报警系统基于图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测报警系统通过实时监测和异常聚集检测，保障人员的安全，预防突发事件的发生。人群异常聚集检测报警系统通过数据分析，提供人群密集程度的实时监测和分析功能，为安全管理提供决策支持。人群异常聚集检测报警系统适用于各类场景，能够为人群聚集区域提供全方位的安全监控和管理支持。人群异常聚集检测报警系统的应用，可以有效降低安全风险，提升安全管理水平，为工厂、学校和工地等场所创造一个安全、稳定的环境。
