渣土车密闭运输识别系统通过在工地出入口及周边安装摄像头,渣土车密闭运输识别系统对渣土车的密闭运输情况进行实时监测,渣土车密闭运输识别系统利用图像识别技术,对渣土车的密闭状态进行识别和分析。渣土车密闭运输识别系统检测到有未密闭的渣土车进入工地区域时,将自动发出警报提示现场管理人员及时采取措施。同时,渣土车密闭运输识别系统还可以通过数据分析,提供工地环境的实时监测和预警功能。
YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
- 输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608,该阶段通常包含一个图像预处理阶段,即将输入图像缩放到网络的输入大小,并进行归一化等操作。在网络训练阶段,YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度;并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
- 基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络,该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构,而且使用了Focus结构作为基准网络。
- Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置,利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块,但是实现的细节有些不同。
- Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法,输出端的分支个数不尽相同,通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数,从而进一步提升算法的检测精度。
在工地施工过程中,渣土车的密闭运输对于环境保护和工人健康至关重要。为了确保渣土车的密闭运输符合要求,提高工地作业安全性,渣土车密闭运输识别系统应运而生。渣土车密闭运输识别系统24小时不间断运行,能够实时监测渣土车的密闭运输情况,及时发现异常情况。渣土车密闭运输识别系统能够自动发现未密闭的渣土车,并发出警报提示管理人员及时采取措施。
# 检测类
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__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
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
self.training |= self.export
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.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
@staticmethod
def _make_grid(nx=20, ny=20):
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()
渣土车密闭运输识别系统是一种基于图像识别技术,渣土车密闭运输识别系统通过实时监测渣土车的密闭运输情况,及时发现并预警未密闭的渣土车。渣土车密闭运输识别系统适用于各类工地施工场所,可以保护环境、提升工地作业安全性,确保渣土车的密闭运输符合要求。渣土车密闭运输识别系统能够快速反应异常情况,及时通知现场管理人员进行处理,提升工地作业安全性。
标签:运输,YOLOv5,self,识别系统,渣土,grid,密闭 From: https://blog.51cto.com/u_16270964/11980104