人员操作行为识别监测系统利用摄像头和图像识别技术，人员操作行为识别监测实时监测人员的操作行为，人员操作行为识别监测通过采集人员的图像并使用算法进行分析，识别出不符合规范的操作行为，并发出告警信号以提醒相关人员。人员操作行为识别监测能够实时监测人员的操作行为，及时发现不规范和不合规的行为，减少潜在的安全隐患。人员操作行为识别监测通过图像识别技术，系统可以自动识别不符合规范的操作行为，减少人工干预和错误判断的可能性。
在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框，计算其与GT框之间的差距，并执行反向更新操作，从而更新整个网络的参数，因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。在YOLOv3和YOLOv4检测算法中，训练不同的数据集时，都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。YOLOv5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框，用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开，具体的指令为parser.add_argument(‘–noautoanchor’, action=‘store_ true’, help=‘disable autoanchor check’)，如果需要打开，只需要在训练代码时增加–noautoanch or选项即可。
在工厂生产过程中，人员的操作行为是否规范合规直接关系到工作安全和生产效率。为了确保作业行为的规范性和合规性，人员操作行为识别监测系统应运而生。人员操作行为识别监测系统适用于各类工厂和生产场所。特别是在对工作安全和作业规范要求较高的区域，人员操作行为识别监测可以提供有效的监测和预警功能。人员操作行为识别监测一旦发现不规范和不合规的行为，系统会立即发出告警信号，提醒相关人员及时调整行为。
# 检测类
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__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
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
self.training |= self.export
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.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
@staticmethod
def _make_grid(nx=20, ny=20):
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()人员操作行为识别监测系统是一种基于摄像头和图像识别技术的创新系统，通过实时监测和识别人员的操作行为，提升工厂安全，确保作业规范。人员操作行为识别监测适用于各类工厂和生产场所，可以提供有效的监测和预警功能，保障工作安全和生产效率。人员操作行为识别监测系统的应用，我们可以加强对人员的管理，提高作业规范性和合规性，创造一个安全、高效的工作环境。
