监控下抽烟检测系统 Python

监控下抽烟检测系统具有以下优势：监控下抽烟检测系统通过视频监控设备对工地和工厂的作业区域进行实时监测，准确捕捉人员抽烟的行为。监控下抽烟检测系统采用先进的图像识别技术，能够准确识别人员抽烟的动作和烟雾。监控下抽烟检测系统一旦系统发现有人员在禁烟区域内抽烟，将立即触发预警并发送通知给相关人员，以便及时采取措施制止和处理。监控下抽烟检测系统可以广泛应用于工地、工厂等场所，监控下抽烟检测系统有效提升禁烟区域的安全管理水平。

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。

工地人员抽烟和工厂作业区域人员抽烟是一种普遍存在的现象，然而，这样的行为不仅违反了安全规定，还可能造成火灾和其他安全风险。为了提高工地和工厂作业区域的安全管理水平，监控下抽烟检测系统应运而生。监控下抽烟检测系统基于先进的视频监控和图像识别技术，能够实时监测和识别人员抽烟行为，并及时预警。监控下抽烟检测系统通过实时监测和准确识别，该系统能够及时发现违规抽烟行为，并及时采取相应的措施进行干预。

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

监控下抽烟检测系统的工作原理如下：在工地和工厂的关键区域安装高清视频监控摄像头，对人员活动进行全天候监测。监控下抽烟检测系统通过图像处理和分析，自动识别出抽烟行为，过滤其他类似动作的干扰。监控下抽烟检测系统一旦系统检测到人员抽烟，将立即触发预警，同时将相关信息发送给管理人员。未来，我们相信监控下抽烟检测系统将继续得到创新和应用，为改善工地和工厂作业区域的安全环境做出贡献。