政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统利用摄像头和人工智能技术，政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统实时监测人员的行为，政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统通过图像识别和行为分析，识别出睡岗、离岗和玩手机等不符合规定的行为，并发出告警信号以提醒相关人员。政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统能够实时监测人员的行为，及时发现睡岗、离岗和玩手机等行为，提醒相关人员回到岗位。
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。
政务大厅是为了方便群众办事而设立的重要场所，然而，一些人员在上班时间出现睡岗、离岗和玩手机等行为，严重影响了工作效率和服务质量。为了解决这一问题，政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统应运而生。政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统适用于各类政务大厅和办公场所。特别是在对工作效率和服务质量要求较高的区域，政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统可以提供有效的监测和预警功能。政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统一旦发现睡岗、离岗和玩手机等行为，系统会立即发出告警信号，提醒相关人员及时回到岗位。
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政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统是一种基于摄像头和人工智能技术，政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统通过实时监测和识别人员的行为，提升工作效率，优化服务质量。政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统适用于各类政务大厅和办公场所，可以提供有效的监测和预警功能，确保人员的工作效率和服务质量。政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统的应用，我们可以加强对人员的管理，提高工作效率，为群众提供更优质的服务。政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别告警系统通过人工智能技术，系统可以自动识别不符合规定的行为，减少人工干预和错误判断的可能性。
