智慧加油站視頻監控行為識別分析系統選用視頻監控系統智能分析技術，對給油區和卸油區工作人員抽煙、通電話、用火、濃煙等異常現象開展智能識別、警報和紀錄，智慧加油站視頻監控行為識別分析系統在卸油工作流程中，工作人員不在座位，消防滅火器置放不合理，靜電感應釋放出來時長不夠等不標準狀況，執行加油站渠化規范化工作中。根據人工智能技術的基本上軟、硬和有關優化算法，搭建了加油站安全工作系統。根據加油站的智能化更新，及其智能化邊沿網絡服務器和網絡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、智能化、精確化。它可以給予鑒別和預警信息，用以鑒別外界侵入、安防設備、抽煙、動火和電話行為等關鍵情景。

OpenCV基于C++實現，同時提供python, Ruby, Matlab等語言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，結合了OpenCV C++API和Python語言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系統平臺上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在積極開發中。

加油站智能化視頻監控系統的運作選用視頻優化算法，警信息將在第一次自動檢索后開展。加油站將依據預警信息立即勸阻不安全行為。應用現階段監管系統，立即加上智能化分析盒，以進行以上規定。現在有2個算法盒子，一個是低版，現階段一個小盒子只有與此同時完成四個預警信息，價錢相比較低，假如文檔中規定的7個優化算法務必最少是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++輕松擴展，這使我們可以在C / C++中編寫計算密集型代碼，并創建可用作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（因為它是在后臺工作的實際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++實現的Python包裝器。

class Conv(nn.Module): # 標準的卷積 參數(輸入通道數, 輸出通道數, 卷積核大小, 步長, 填充, 組, 擴張, 激活函數) default_act = nn.SiLU() # 默認的激活函數 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。 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的分布規律 # 如果act=True 則采用默認的激活函數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函數相當于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函數融合 Conv + BN 加速推理，一般用于測試/驗證階段 return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm