智慧加油站視頻監(jiān)控行為識別分析系統(tǒng)選用視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能分析技術(shù)，對給油區(qū)和卸油區(qū)工作人員抽煙、通電話、用火、濃煙等異?，F(xiàn)象開展智能識別、警報和紀(jì)錄，智慧加油站視頻監(jiān)控行為識別分析系統(tǒng)在卸油工作流程中，工作人員不在座位，消防滅火器置放不合理，靜電感應(yīng)釋放出來時長不夠等不標(biāo)準(zhǔn)狀況，執(zhí)行加油站渠化規(guī)范化工作中。根據(jù)人工智能技術(shù)的基本上軟、硬和有關(guān)優(yōu)化算法，搭建了加油站安全工作系統(tǒng)。根據(jù)加油站的智能化更新，及其智能化邊沿網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)平臺的即時推理能力和使用安全性分析，完成了給油和卸油的智能化系統(tǒng)、智能化、精確化。它可以給予鑒別和預(yù)警信息，用以鑒別外界侵入、安防設(shè)備、抽煙、動火和電話行為等關(guān)鍵情景。

OpenCV基于C++實(shí)現(xiàn)，同時提供python, Ruby, Matlab等語言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，結(jié)合了OpenCV C++API和Python語言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系統(tǒng)平臺上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS?；贑UDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在積極開發(fā)中。

加油站智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)作選用視頻優(yōu)化算法，警信息將在第一次自動檢索后開展。加油站將依據(jù)預(yù)警信息立即勸阻不安全行為。應(yīng)用現(xiàn)階段監(jiān)管系統(tǒng)，立即加上智能化分析盒，以進(jìn)行以上規(guī)定?，F(xiàn)在有2個算法盒子，一個是低版，現(xiàn)階段一個小盒子只有與此同時完成四個預(yù)警信息，價錢相比較低，假如文檔中規(guī)定的7個優(yōu)化算法務(wù)必最少是2個算法盒子。

與C / C++等語言相比，Python速度較慢。也就是說，Python可以使用C / C++輕松擴(kuò)展，這使我們可以在C / C++中編寫計算密集型代碼，并創(chuàng)建可用作Python模塊的Python包裝器。這給我們帶來了兩個好處：首先，代碼與原始C / C++代碼一樣快（因?yàn)樗窃诤笈_工作的實(shí)際C++代碼），其次，在Python中編寫代碼比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++實(shí)現(xiàn)的Python包裝器。

class Conv(nn.Module): # 標(biāo)準(zhǔn)的卷積 參數(shù)(輸入通道數(shù), 輸出通道數(shù), 卷積核大小, 步長, 填充, 組, 擴(kuò)張, 激活函數(shù)) default_act = nn.SiLU() # 默認(rèn)的激活函數(shù) def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2維卷積，其中采用了自動填充函數(shù)。 self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一個batch的特征圖均滿足均值為0，方差為1的分布規(guī)律 # 如果act=True 則采用默認(rèn)的激活函數(shù)SiLU；如果act的類型是nn.Module，則采用傳入的act; 否則不采取任何動作 （nn.Identity函數(shù)相當(dāng)于f(x)=x，只用做占位，返回原始的輸入）。 self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): # 前向傳播 return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm def forward_fuse(self, x): # 用于Model類的fuse函數(shù)融合 Conv + BN 加速推理，一般用于測試/驗(yàn)證階段 return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm