看守所人员行为分析预警系统 Python

看守所人员行为分析预警系统充分利用了看守所现场已安装的摄像机作为数据采集终端，看守所人员行为分析预警系统覆盖了监舍、洗手间、围墙、走廊、值班岗位、习艺楼以及活动场所等各个关键场景，确保无监控死角。当检测到人员出现打架斗殴、静坐不动、离床、攀高、独处、聚众、倒地等异常行为时，系统会立即触发警报，并将相关视频片段和警报信息发送给管理人员，以便及时采取措施。随着技术的不断发展和优化，该系统将在未来的看守所管理中发挥更加重要的作用，为构建更加安全、高效的监管环境奠定坚实基础。

 Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

在现代看守所管理中，保障场所的安全与秩序是至关重要的任务。传统的人工监控方式存在诸多局限性，如监控人员疲劳、注意力分散等问题，难以实现对看守所内人员行为的全面、实时、精准监控。因此，引入先进的技术手段，构建一套高效、智能的人员行为分析预警系统显得尤为迫切。本文介绍的基于 YOLOv12+RNN 深度学习算法的看守所人员行为分析预警系统，正是为解决这一问题而设计的创新解决方案。这不仅能够确保看守所的值班制度得到有效执行，还能有效防止因值班人员的失职而导致监狱安全事件的发生，从而提高看守所的整体安全管理水平。

    class Yolo(object):
        def __init__(self, weights_file, verbose=True):
            self.verbose = verbose
            # detection params
            self.S = 7  # cell size
            self.B = 2  # boxes_per_cell
            self.classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle",
                            "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
                            "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant",
                            "sheep", "sofa", "train","tvmonitor"]
            self.C = len(self.classes) # number of classes
            # offset for box center (top left point of each cell)
            self.x_offset = np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(self.S)]*self.S*self.B),
                                                  [self.B, self.S, self.S]), [1, 2, 0])
            self.y_offset = np.transpose(self.x_offset, [1, 0, 2])

            self.threshold = 0.2  # confidence scores threhold
            self.iou_threshold = 0.4
            #  the maximum number of boxes to be selected by non max suppression
            self.max_output_size = 10

看守所人员行为分析预警系统能够对看守所内人员的行为进行 7×24 小时实时监测。在监舍内，可以精准监测到人员是否离床、攀高，防止出现自伤、自残等危险行为；在活动场所，能够识别聚众、打架斗殴等异常情况，及时制止群体性冲突事件的发生；在洗手间等相对私密的区域，也能监测到人员是否长时间静坐不动，避免因突发疾病等情况得不到及时救治。除了对在押人员的行为进行监测外，该系统还能够实时监测值班人员的工作状态。通过分析值班人员在岗位上的行为，系统可以判断其是否存在离岗、睡岗或缺岗等违规行为。一旦发现异常，系统会立即发出警报，提醒管理人员及时处理。