反光衣穿戴识别系统介绍 TesnorFlow

反光衣穿戴识别系统依据深度学习+边缘计算视觉分析技术，反光衣穿戴识别系统利用已有的摄像头对现场作业人员穿戴实时分析和识别视频图像数据。不用人工干预，反光衣穿戴识别系统全天候24h不间断对作业现场实时监控，当检测出工人不穿反光衣时，及时抓拍提醒并把违规信息发送给系统后台，反光衣穿戴识别系统提升了作业区域高效监管，保证了作业人员人身安全。

深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。为了加速训练，TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备，这个设备可以是本设备的CPU或GPU，也可以是远程的某一台设备。TF生成会话的时候，可愿意通过设置tf.log_device_placemaent参数来打印每一个运算的设备。

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.]

在作业生产建设中，安全一直是各方关注的重要方面。反光衣和安全头盔在预防安全事故中起到很重要的作用。因而，按规定穿反光衣和佩戴安全帽是安全生产的重要保障措施。反光衣穿戴识别系统对现场人员不穿反光衣的情况下及时预警提醒，在事发之前进行预防和控制，进一步提高了生产作业监管的效率。

在配置好了GPU环境的TensorFlow中，如果没有明确指明运行设备，TF会优先选择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.]
可以通过tf.device 来制定运行操作的设备。

import tensorflow as tf
with tf.device("/CPU:0"):
    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')
with tf.device("/GPU:0"):
    c= tf.add_n([a,b],name="c")

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement = True)) as sess:
    print(sess.run(c))

反光衣穿戴识别系统360度可全天自动监测施工人员的反光衣穿戴请看，可以做到对违规人员及时识别及时预警提醒。反光衣穿戴识别系统同步把报警记录储存在服务器系统中，包括时间、地点、违规抓拍图片、视频等，为安全事故追责提供依据。

反光衣穿戴识别系统介绍 TesnorFlow

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