AI图像行为算法分析系统通过部署在现场的高清摄像设备，AI图像行为算法分析系统对作业现场进行全程监控，并通过人工智能视觉算法对图像进行实时分析和识别。AI图像行为算法分析系统能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合规定，并能对违规操作行为进行自动抓拍和告警。AI图像行为算法分析系统一旦识别到违规作业操作行为，系统会立即发出告警信号，并自动将违规行为的图像保存下来。同时，AI图像行为算法分析系统还会将告警信息发送给相关责任部门，并通知相关人员进行处理。这样，不仅能够阻止违规操作的继续发生，也能提供有力的证据用于事后追责和管理。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。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。
在现场作业过程中，保障安全与合规性是至关重要的。为了及时识别和预警现场作业人员的违规操作行为，基于人工智能的图像行为算法分析系统应运而生。AI图像行为算法分析系统能够通过实时监测现场人员的作业行为，对其合规性进行识别检测，并在发现违规操作行为时立即抓拍告警。我们相信，推广应用该系统将为各行业提供强有力的安全保障，提升作业行为的合规性和安全性，促进可持续发展和安全建设。
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_gridAI图像行为算法分析系统具有多项优势。AI图像行为算法分析系统通过人工智能视觉算法，实现对现场人员作业行为的准确识别和判断，避免了传统监控系统的盲点和主观判断的不确定性。AI图像行为算法分析系统能够实时监测现场作业行为，及时发出告警信号，降低了违规操作风险，并提高了安全管理水平。综上所述，基于人工智能的图像行为算法分析系统是一项重要且创新的工具。AI图像行为算法分析系统通过实时监测和识别现场人员的作业行为，及时发出告警信号，AI图像行为算法分析系统能够帮助现场进行安全合规管理和控制。
