智慧工地安全绳检测识别系统 Python

智慧工地安全绳检测识别系统利用现场已有的监控摄像头，智慧工地安全绳检测识别系统通过机器视觉+边缘计算实时分析监控画面数据不用人工控制；智慧工地安全绳检测识别系统可以及时发现监控区域人员未佩戴安全绳违规行为，迅速及时地给予预警提醒，协助后台人员高效的监督现场安全作业，推动施工作业智能化信息化。

Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言。跨平台概念是软件开发中一个重要的概念，即不依赖于操作系统，也不依赖硬件环境。一个操作系统（如Windows）下开发的应用，放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。 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。

安全绳是高处作业不可或缺的防护装备。据调查，在安全作业中，人身安全跌落导致的事故很高，人身安全跌落所造成的死伤统计分析约为安全生产事故的17%。可以看出，防止高空坠物和采用个人防护措施是非常有必要的，但实际场景下，高处作业中未系安全绳的情况时常发生。

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

智慧工地安全绳检测识别系统自动识别现场作业人员安全绳配戴情况，当智慧工地安全绳检测识别系统检测到作业人员在高处作业中未按要求穿戴安全绳时，系统会立即打开警报提示，不用人工控制，充分反映事前的预警提醒，在事件过程内进行及时查验，然后再进行规范化管理。