工作时间离岗智能识别监测系统 Opencv

工作时间离岗智能识别监测系统基于YOLOX和RNN的深度学习算法，工作时间离岗智能识别监测系统系统利用现场已有的监控摄像机识别监控画面中的人员位置和行为特征。通过深度学习算法的处理，系统能够自动识别员工是否离岗，并计算离岗时间。一旦员工离岗时间超出预设的安全阈值，系统将立即触发报警机制。通过智能化手段，系统极大地减少了人工巡检的工作量，降低了管理成本。同时，精准的监测和即时的报警机制提高了管理的响应速度和准确性，有助于提升企业的整体运营效率和管理水平。

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。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。

在当今快节奏、高效率的企业运营环境中，员工的工作效率和在岗状态对企业的正常运转至关重要。然而，传统的人工巡检方式不仅耗费大量人力，而且难以实现全天候的实时监控。为了有效解决这一问题，我们开发了一套基于深度学习算法的工作时间离岗智能识别监测系统，通过智能化手段提升管理效率和质量，确保企业的稳定运营。系统通过监控摄像机实现24小时不间断监控，确保在任何时间段内都能对员工的在岗状态进行监测。这种全天候的监控模式弥补了传统人工巡检的不足，避免了因人员疏忽而导致的管理漏洞。

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_grid

工作时间离岗智能识别监测系统适用于多种工作场景，如生产车间、办公室、客服中心等，尤其对于那些对在岗时间有严格要求的岗位，如安保、客服等，能够有效提升管理效率和工作质量。通过实时监测员工的在岗状态，企业可以更好地优化人力资源配置，确保工作的连续性和安全性。工作时间离岗智能识别监测系统通过深度学习技术与现场监控设备的结合，为企业提供了一种高效、智能的管理工具。它不仅能够实时监测员工的在岗状态，还能通过即时报警和信息推送功能，确保管理人员能够及时处理异常情况。