首页 > 其他分享 >人群聚集监测预警系统 YOLOv3

人群聚集监测预警系统 YOLOv3

时间:2024-09-03 23:23:35浏览次数:13  
标签:YOLOv3 人群 self torch grid 预警系统 监测 聚集


人群聚集监测预警系统采用AI视频智能分析技术,人群聚集监测预警系统通过在工地、工厂等场所已经安装监控摄像头,人群聚集监测预警系统对人员聚集情况进行实时监测,当人群聚集过于密集时,系统将自动发出警报,人群聚集监测预警系统并通过人工智能算法对人员的状态进行识别和分析,及时通知现场管理人员进行处理。人群聚集监测预警系统24小时不间断运行,能够实时监测人员聚集情况,人群聚集监测预警系统及时发现人群聚集过于密集的情况。

2018年,作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19,利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测,分类方法使用逻辑回归代替了softmax,在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。

从YOLOv1到YOLOv3,每一代性能的提升都与backbone(骨干网络)的改进密切相关。在YOLOv3中,作者不仅提供了darknet-53,还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备,可以选择darknet-53作为backbone;如果你想达到更快的检测速度,精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之,YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。

人群聚集监测预警系统 YOLOv3_YOLO

在工地、工厂等场所,人员聚集是常见的情况。然而,人群聚集过于密集容易引发各种安全事故。为了防范此类事故,人群聚集监测预警系统应运而生。人群聚集监测预警系统能够自动识别人群聚集过于密集的情况,并发出警报提示管理人员及时采取措施。人群聚集监测预警系统能够快速反应人群聚集过于密集的情况,及时通知管理人员进行处理,减少安全事故的风险。人群聚集监测预警系统被安装在工地、工厂的出入口、生产线等区域,为场所的安全提供更加全面的保障。

class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    onnx_dynamic = False  # ONNX export parameter

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True):  # detection layer
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init grid
        self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init anchor grid
        self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2))  # shape(nl,na,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv
        self.inplace = inplace  # use in-place ops (e.g. slice assignment)

    def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

            if not self.training:  # inference
                if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)

                y = x[i].sigmoid()
                if self.inplace:
                    y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                else:  # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
                    xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                    y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

    def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
        d = self.anchors[i].device
        if check_version(torch.__version__, '1.10.0'):  # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
        else:
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
        grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
            .view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        return grid, anchor_grid

人群聚集监测预警系统是一种基于物联网技术的新型安全保障系统,人群聚集监测预警系统通过实时监测人员聚集情况,及时发现并预警人群聚集过于密集的情况。人群聚集监测预警系统适用于各类工地、工厂等场所,可以为场所的安全提供更加全面的保障。人群聚集监测预警系统适用于各类工地、工厂等场所,特别是那些人员数量多、相对密集的场所。

标签:YOLOv3,人群,self,torch,grid,预警系统,监测,聚集
From: https://blog.51cto.com/u_16270964/11911315

相关文章

  • 脱岗监测预警系统 YOLOv8
    脱岗监测预警系统可以通过对工人的位置进行实时监测,脱岗监测预警系统识别是否存在脱岗行为,并及时发出警报。脱岗监测预警系统在工作过程中,如果工人离开其工作位置,脱岗监测预警系统会自动识别并发出警报,提醒管理人员采取措施防止事故的发生。YOLOv8与YOLOv5出自同一个团队,是一款前......
  • 加油站员工行为监测预警系统 YOLOv7
    加油站员工行为监测预警系统可以通过对加油站员工进行实时监控,加油站员工行为监测预警系统识别是否存在不规范行为,并及时发出警报。在卸油作业过程中,加油站员工行为监测预警系统监测员工灭火器的正确放置、静电释放操作规范等作业状态,及时发出警报,提醒工作人员采取措施避免事故的发......
  • 高校能源监测管理系统方案
    随着全球对可持续发展和环境保护意识的增强,高校作为知识传播与创新的前沿阵地,其能源消耗与节能减排工作日益受到重视。为积极响应国家节能减排政策,提升校园能源使用效率,构建一套科学、高效的高校能源监测管理系统方案显得尤为重要。 高校作为能源消耗大户,其能源消耗种类繁多,包括电......
  • 工地安全帽视频智能识别监测系统
    工地安全帽视频智能识别监测系统根据安装在现场施工工地的各处各品牌的监控摄像头,组建智能监管和预警系统,工地安全帽视频智能识别监测系统开展面部识别、个人行为识别和安全帽识别,合理填补智能现场监管中传统式方法和技术的缺点,真真正正完成预警信息、正常的检验、规范化管理。......
  • 智慧卫生间厕位占用状态监测、环境监测、皂液余量监测@卓振思众
    在当今科技飞速发展的时代,智慧卫生间悄然走进了我们的生活,为人们带来了前所未有的便捷与舒适体验。那么,究竟什么是智慧卫生间呢?它又为何如此重要呢?【卓振思众】智慧卫生间,顾名思义,是运用先进的科技手段对传统卫生间进行智能化升级改造。首先,精准的厕位占用状态监测功能,犹如一......
  • 智慧工地扬尘监测系统
    智慧工地扬尘监测系统剖析,智能化当场烟尘监管系统全自动剖析和鉴别视频图像信息内容,不用人工控制;智慧工地扬尘监测系统自动检测施工工地等监管范围的烟尘,立即预警信息,合理帮助管理者解决。与此同时,还能够查询当场视频,查看,提升企业信息管理水准,完成建筑工地的自动化管理方法。在......
  • 建筑工地扬尘监测系统
    建筑工地扬尘监测系统剖析,施工工地烟尘监测系统选用专业的线上监测技术,全自动剖析和鉴别视频图像信息内容.建筑工地扬尘监测系统全天候综合性监测烟尘噪音污染,全自动上传入监测核心;数据信息全自动声光报警器,短消息提醒有关工作人员,立即预警信息,合理帮助管理者解决,还可以查询当场视......
  • 代码实现高性能分布式云服务器性能监测系统
    Python代码实现高性能分布式云服务器性能监测系统数据收集模块(Agent)在每个服务器节点上运行,收集性能数据。importpsutilimporttimeimportsocketimportjsonclassPerformanceAgent:def__init__(self,server_ip,server_port):self.server_ip=server_......
  • [js] 页面可见性API 监测用户切屏
    PageVisibilityAPI在做考试系统或者网课系统的时候,通常需要监测用户是否隐藏了当前标签页在看其它页面。PageVisibilityAPI提供了一个事件和两个状态来监测页面可见性,可以用它来判断用户是否切屏。visibilitychange这个事件会在页面可见性变化时触发。(隐藏时、打开时)//......
  • [js] 页面可见性API 监测用户切屏
    PageVisibilityAPI在做考试系统或者网课系统的时候,通常需要监测用户是否隐藏了当前标签页在看其它页面。PageVisibilityAPI提供了一个事件和两个状态来监测页面可见性,可以用它来判断用户是否切屏。visibilitychange这个事件会在页面可见性变化时触发。(隐藏时、打开时)//......