边坡自动监测识别摄像机部署在边坡关键区域头，边坡自动监测识别摄像机负责捕捉边坡的实时检测山体滑坡、落石、泥石流等现象，一旦发现异常情况，系统能够立即发出预警信号，提醒相关部门采取紧急措施，最大限度地减少人员和财产损失。边坡自动监测识别摄像机通过先进的图像识别和数据分析技术能够自动触发报警，并向相关部门和居民发送及时的预警信息，提高了应对突发自然灾害的响应速度和效果，为早期预警和应急响应提供了强有力的支持。
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%。
在现代城市化进程中，地质灾害的防范与预警显得尤为重要。随着科技的发展，传统的人工监测方式已经逐渐被智能化、自动化的监测系统所取代。边坡作为城市基础设施的重要组成部分，其稳定性直接关系到人民的生命财产安全。传统的边坡监测方法依赖于人工定期检查，这种方法不仅效率低下，而且难以实现24小时不间断的监测。随着人工智能技术的发展，尤其是计算机视觉领域的进步，基于深度学习的图像识别技术为边坡监测提供了新的解决方案。
# 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)边坡自动监测识别摄像机的引入不仅提高了地质灾害监测的效率和准确性，而且为地质灾害的预警和防范提供了强有力的技术支持。随着城市化进程的加快，边坡稳定性问题日益突出。边坡自动监测识别摄像机作为一种高效的监测工具，其应用前景十分广阔。除了传统的边坡监测，该技术还可以应用于矿山、大坝、隧道等其他地质灾害高风险区域的监测。通过技术创新和智能化应用，为减少自然灾害带来的损失和风险提供了重要的技术手段和支持。
