视觉人体动作行为识别系统基于AI视觉智能分析算法，视觉人体动作行为识别系统利用监控摄像头捕捉到的视频数据进行实时分析。通过对工人的操作行为进行识别，系统能够准确判断工人在生产过程中是否存在违规行为或操作错误等情况。例如，系统可以识别工人是否按照正确的顺序执行工作任务，是否使用正确的工具，是否遵守安全规定等。同时，系统还能够及时发出警报以提醒工人注意安全，进一步降低工作风险。视觉人体动作行为识别系统对智慧工厂中作业流水线上工人的操作行为进行自动识别监督可以大大提高工作效率和产品质量。
YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器
并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
在传统的工厂中，工人的操作往往需要通过人工监督来确保生产过程中的质量和效率。然而，这种方法的效率和准确性都有限，而且需要大量的人力成本。随着科技的不断进步和应用，基于AI视觉智能分析算法的视觉人体动作行为识别系统应运而生。视觉人体动作行为识别系统通过监控摄像头捕捉到的视频数据，能够实时对工人的操作行为进行分析和识别。通过这一智能化的系统，我们可以自动检测工人在生产过程中是否按照正确的顺序执行任务，是否使用正确的工具，是否遵守安全规定等。这将极大地助力工作场所的安全和效率提升。
# 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)视觉人体动作行为识别系统在工作场所的应用广泛而重要。视觉人体动作行为识别系统通过基于AI视觉智能分析算法的实时行为识别，该系统可以帮助监测和改善工人的操作行为规范性，提升生产效率和质量。视觉人体动作行为识别系统是一项重要的技术创新。视觉人体动作行为识别系统通过基于AI视觉智能分析算法的实时分析和识别功能，视觉人体动作行为识别系统技术的发展和应用，为各行业工作场所提供更智能、高效的解决方案，共同创造安全、高效的工作环境。
