人员违章操作行为安全检查系统 Opencv

人员违章操作行为安全检查系统基于YOLOX+RNN 深度学习算法，人员违章操作行为安全检查系统通过安装在生产现场的监控摄像机可以实时检测人员的拿取动作、运动轨迹、插装位置以及动作顺序等细节信息是否存在漏放、漏拿、漏打等违规行为。一旦发现这些行为，系统将立即发出警报，提醒管理人员及时采取措施。同时，系统还可以根据预设的安全规则，自动停止相关机器的运行，以避免因违章操作而导致的进一步损失和危险。

 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。

在现代工业生产中，随着生产规模的不断扩大和生产流程的日益复杂，人员操作行为的安全性成为企业关注的焦点。为了有效降低因人员违章操作而导致的安全事故和生产损失，一种基于深度学习算法的人员违章操作行为安全检查系统应运而生。该系统以先进的 YOLOX+RNN 算法为核心，通过监控摄像机对生产现场进行实时监测，能够精准识别人员的操作行为，为企业的安全生产保驾护航。

# 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()

人员违章操作行为安全检查系统还具备高度的灵活性和可扩展性。企业可以根据自身的生产需求，对系统的检测规则和警报机制进行定制化设置。同时，系统支持与现有的生产管理系统进行无缝对接，能够将检测到的违章行为数据实时传输到企业的管理平台，方便管理人员进行统一管理和决策。它不仅能够有效减少因人员违章操作而导致的安全事故和生产损失，还能够通过数据分析帮助企业优化生产流程，提升整体生产管理水平。