消防通道堵塞识别系统通过在关键区域安装摄像头和图像识别设备，消防通道堵塞识别对消防通道的状态进行实时监测。消防通道堵塞识别利用计算机视觉和人工智能技术，对消防通道是否堵塞进行识别和分析。消防通道堵塞识别检测到消防通道被堵塞时，将自动发出警报提示相关人员及时采取措施。同时，消防通道堵塞识别还可以通过数据分析，提供消防通道状态的实时监测和预警功能。消防通道堵塞识别24小时不间断运行，能够实时监测消防通道的状态，消防通道堵塞识别及时发现堵塞情况。
2018年，作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。
工厂、园区、小区等场所的消防通道是保障人员生命安全和财产安全的重要通道，然而，由于各种原因，消防通道常常遭到堵塞，给应急疏散带来极大隐患。为了及时发现并解决消防通道堵塞问题，提升应急响应能力，消防通道堵塞识别系统应运而生。消防通道堵塞识别系统适用于工厂、园区、小区等场所的消防通道。消防通道堵塞识别能够自动识别消防通道的堵塞情况，并发出警报提示相关人员及时采取措施。特别是那些容易被车辆、物品堵塞的区域。消防通道堵塞识别可以被安装在关键区域，为应急疏散提供更加全面的保障。
# 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)消防通道堵塞识别系统是一种基于计算机视觉和人工智能技术，消防通道堵塞识别通过实时监测消防通道的状态，及时发现并解决堵塞问题。消防通道堵塞识别适用于工厂、园区、小区等场所的消防通道，可以保障人员的生命安全和财产安全，提升应急响应能力。消防通道堵塞识别可以通过数据分析，提供消防通道状态的实时监测和预警功能，提升应急响应能力。消防通道堵塞识别可以及时发现消防通道的堵塞情况，并采取相应措施，确保通道畅通，提高应急疏散效率，保障人员的安全。
