工廠視頻智能分析系統(tǒng)解決方案通過安裝在工廠生產(chǎn)施工作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的各個(gè)監(jiān)控裝置，構(gòu)建智能監(jiān)控分析預(yù)警和防范體系，工廠視頻智能分析系統(tǒng)解決方案有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法和技術(shù)在管理中的缺陷。智慧工廠視頻監(jiān)控智能分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)人員、機(jī)械、材料、環(huán)境的全方位實(shí)時(shí)監(jiān)控，變被動(dòng)“監(jiān)督”為主動(dòng)“監(jiān)控”；真正做到事前預(yù)警，事中常態(tài)檢測(cè)，事后規(guī)范管理，將工廠安全生產(chǎn)做到信息化管理。

TensorFlow可以通過td.device函數(shù)來指定運(yùn)行每個(gè)操作的設(shè)備，這個(gè)設(shè)備可以是本設(shè)備的CPU或GPU，也可以是遠(yuǎn)程的某一臺(tái)設(shè)備。TF生成會(huì)話的時(shí)候，可愿意通過設(shè)tf.log_device_placemaent參數(shù)來打印每一個(gè)運(yùn)算的設(shè)備。

import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b') c= tf.add_n([a,b],name="c") with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement = True)) as sess: print(sess.run(c)) ######## Device mapping: no known devices. c: (AddN): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 [2. 4. 6.] 在配置好了GPU環(huán)境的TensorFlow中，如果沒有明確指明運(yùn)行設(shè)備，TF會(huì)優(yōu)先選擇GPU。 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b') c= tf.add_n([a,b],name="c") with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement = True)) as sess: print(sess.run(c)) ######## Device mapping: no known devices. c: (AddN): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 [2. 4. 6.]

智慧工廠創(chuàng)造性的將工廠生產(chǎn)施工現(xiàn)場(chǎng)視頻管理、現(xiàn)場(chǎng)從業(yè)人員管理、物料管理、進(jìn)度管理、揚(yáng)塵噪聲監(jiān)測(cè)管理有機(jī)、高效、科學(xué)規(guī)范的結(jié)合起來，真正實(shí)現(xiàn)工廠生產(chǎn)工程項(xiàng)目業(yè)務(wù)流程與現(xiàn)場(chǎng)各類監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流的有效結(jié)合和深度配合。智慧工廠視頻監(jiān)控智能分析系統(tǒng)大大提高了工廠生產(chǎn)企業(yè)的工作效率和管理力度，徹底顛覆了原有的傳統(tǒng)工廠生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)管理模式，使生產(chǎn)企業(yè)的競(jìng)爭力得到質(zhì)的跨越。