加油站视频监控行为识别分析系统 OpenCV

智慧加油站视频监控行为识别分析系统选用视频监控系统智能分析技术，对给油区和卸油区工作人员抽烟、通电话、用火、浓烟等异常现象开展智能识别、警报和纪录，智慧加油站视频监控行为识别分析系统在卸油工作流程中，工作人员不在座位，消防灭火器置放不合理，静电感应释放出来时长不够等不标准状况，执行加油站渠化规范化工作中。根据人工智能技术的基本上软、硬和有关优化算法，搭建了加油站安全工作系统。根据加油站的智能化更新，及其智能化边沿网络服务器和网络平台的即时推理能力和使用安全性分析，完成了给油和卸油的智能化系统、智能化、精确化。它可以给予鉴别和预警信息，用以鉴别外界侵入、安防设备、抽烟、动火和电话行为等关键情景。

 

 

OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。

 

 

加油站智能化视频监控系统的运作选用视频优化算法，警信息将在第一次自动检索后开展。加油站将依据预警信息立即劝阻不安全行为。应用现阶段监管系统，立即加上智能化分析盒，以进行以上规定。现在有2个算法盒子，一个是低版，现阶段一个小盒子只有与此同时完成四个预警信息，价钱相比较低，假如文档中规定的7个优化算法务必最少是2个算法盒子。
 

 

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。

 

class Conv(nn.Module): # 标准的卷积 参数(输入通道数, 输出通道数, 卷积核大小, 步长, 填充, 组, 扩张, 激活函数) default_act = nn.SiLU() # 默认的激活函数 def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2维卷积，其中采用了自动填充函数。 self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一个batch的特征图均满足均值为0，方差为1的分布规律 # 如果act=True 则采用默认的激活函数SiLU；如果act的类型是nn.Module，则采用传入的act; 否则不采取任何动作 （nn.Identity函数相当于f(x)=x，只用做占位，返回原始的输入）。 self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): # 前向传播 return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm def forward_fuse(self, x): # 用于Model类的fuse函数融合 Conv + BN 加速推理，一般用于测试/验证阶段 return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm