烟尘监测识别系统基于先进的AI机器视觉技术，烟尘监测识别系统通过现场已有的监控摄像头对可能发生露天焚烧的重点区域进行实时监测。一旦监测到烟尘，系统将立即触发告警，提醒相关人员及时处理。这一系统的应用，可以有效预防严重的火灾事件，降低火灾事故发生的概率，保护人民生命财产安全。烟尘监测识别系统的核心在于其强大的图像识别能力。通过对监控摄像头采集的图像进行实时分析，系统能够准确识别出烟尘的存在。一旦发现烟尘，系统会立即发出告警，并将火点位置信息及时告知相关人员。
Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言，跨平台：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。开发应用：Python较为简单，无法支撑起太复杂的结构，只能用来实现简单功能。编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，比如exe文件，以后要运行的话就不用重新翻译了，直接使用编译的结果就行了（exe文件），因为翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率一般来说较高。
随着社会的发展和科技的进步，人工智能计算机视觉分析算法的应用越来越广泛。其中，AI机器视觉分析识别技术在预防火灾事件中发挥了重要作用。基于这一技术，烟尘监测识别系统应运而生，为涉农区、厂区、车间、仓库、园区、商场等重点区域提供了有效的实时监测和预警服务。关责任人可以根据系统提供的信息迅速赶到现场，采取有效措施控制火势，防止事态扩大化，对大气或社会环境造成严重影响。
# 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)
烟尘监测识别系统的应用具有广泛的社会意义。烟尘监测识别系统的实施可以大大提高火灾预防的效率，降低火灾事故发生的概率，保障人民生命财产安全。其次，该系统的应用有助于减少环境污染，防止烟尘对大气造成严重污染，保护环境质量。烟尘监测识别系统作为一项基于AI机器视觉分析识别技术的火灾预防系统，具有广泛的应用前景和社会意义。在保障人民生命财产安全、保护环境质量、提升社会科技水平等方面发挥更加重要的作用。