施工现场作业违章行为智能识别报警软件利用先进的图像处理和深度学习技术，施工现场作业违章行为智能识别报警软件通过监控视觉分析对施工区域进行实时监测。施工现场作业违章行为智能识别报警软件能够准确识别作业人员是否符合安全规定。施工现场作业违章行为智能识别报警软件通过图像识别和分析算法，软件能够实时检测工人是否穿戴安全帽、工作服、安全带等必要装备。一旦发现有人未穿戴或佩戴不当，软件将立即触发告警，并发送警报至相关人员。这大大提高了施工现场的安全管理水平，有效降低了事故发生的风险。
YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP（准确率），可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。
施工现场作业违章行为智能识别报警软件具备多种违章行为的智能识别能力。除了检测个人安全装备外，软件还能识别工作人员是否睡岗离岗、抽烟、玩手机等违法行为。施工现场作业违章行为智能识别报警软件通过建立多个违章行为模型和算法训练，软件能够准确判断和识别各类违章行为，并及时触发告警。这有效规范了施工现场的工作秩序，提升了工作效率和安全性。施工现场作业违章行为智能识别报警软件还具备快速响应和制止违章行为的功能。一旦软件监测到违章行为，施工现场作业违章行为智能识别报警软件会立即发送报警信息给相关管理人员，并在现场显示屏上进行显示，提醒作业人员停止违规行为。同时，软件还可记录行为数据和图像证据，为事故调查和管理决策提供参考依据。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)施工现场作业违章行为智能识别报警软件不仅满足了施工现场的安全管理需求，还推动了智能化安全监管的进步。施工现场作业违章行为智能识别报警软件通过实时监测、违章行为识别和及时报警等功能，施工现场作业违章行为智能识别报警软件为城市建设提供了新的安全管理手段。施工现场作业违章行为智能识别报警软件将成为施工现场管理的重要工具，提升安全管理水平，为人们创造一个更加安全和有序的施工环境。
