厂区叉车防撞监测预警系统通过部署在现场的监控摄像头，厂区叉车防撞监测预警系统24小时不间断地对叉车和行人进行精确检测。一旦系统检测到有行人或叉车车辆进入叉车的监测范围，YOLOv5算法会立即进行分析识别。系统会根据分析结果，判断是否存在碰撞风险。如果存在风险，系统会自动启动预警机制。预警机制启动后，系统会通过现场的语音告警系统发出警报。这些警报会提醒叉车司机注意周围的行人或其他叉车，从而采取必要的安全措施，避免可能发生的碰撞。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)
Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度。
在现代工业生产中，叉车作为一种重要的搬运工具，为物流和仓储带来了极大的便利。然而，叉车操作不当或监控不足，很容易引发安全事故，尤其是叉车与行人或车辆的碰撞。为了提高厂区的安全管理水平，减少叉车事故的发生，开发一套有效的叉车防撞监测预警系统至关重要。YOLOv5是一种先进的AI视觉算法，它能够实现对图像中目标的快速且准确的检测。在叉车防撞监测预警系统中，我们采用了YOLOv5算法对监控摄像头捕获的图像进行实时分析，以识别和追踪叉车和行人的位置。
# 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)
叉车防撞监测预警系统的应用，不仅提高了厂区的安全管理水平，也为叉车司机和行人提供了一个更加安全的工作环境。厂区叉车防撞监测预警系统通过减少叉车事故的发生，企业可以降低因事故造成的经济损失和法律责任，同时也保护了员工的生命安全。通过引入先进的AI视觉算法，我们能够有效地预防叉车事故，为企业的稳定发展和员工的安全提供坚实的保障。