工厂视频智能分析系统解决方案 TensorFlow

工厂视频智能分析系统解决方案通过安装在工厂生产施工作业现场的各个监控装置，构建智能监控分析预警和防范体系，工厂视频智能分析系统解决方案有效弥补传统方法和技术在管理中的缺陷。智慧工厂视频监控智能分析系统实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控，变被动“监督”为主动“监控”；真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，将工厂安全生产做到信息化管理。

 

 

TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备，这个设备可以是本设备的CPU或GPU，也可以是远程的某一台设备。TF生成会话的时候，可愿意通过设tf.log_device_placemaent参数来打印每一个运算的设备。

 

import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b') c= tf.add_n([a,b],name="c") with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement = True)) as sess: print(sess.run(c)) ######## Device mapping: no known devices. c: (AddN): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 [2. 4. 6.] 在配置好了GPU环境的TensorFlow中，如果没有明确指明运行设备，TF会优先选择GPU。 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b') c= tf.add_n([a,b],name="c") with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement = True)) as sess: print(sess.run(c)) ######## Device mapping: no known devices. c: (AddN): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 [2. 4. 6.]

 

智慧工厂创造性的将工厂生产施工现场视频管理、现场从业人员管理、物料管理、进度管理、扬尘噪声监测管理有机、高效、科学规范的结合起来，真正实现工厂生产工程项目业务流程与现场各类监控数据流的有效结合和深度配合。智慧工厂视频监控智能分析系统大大提高了工厂生产企业的工作效率和管理力度，彻底颠覆了原有的传统工厂生产现场管理模式，使生产企业的竞争力得到质的跨越。