金属矿山电子封条系统 YOLOv5

金属矿山电子封条系统的主要特点和作用如下：金属矿山电子封条系统通过电子封条的安装位置和追踪技术，金属矿山电子封条系统可以对煤矿进行实时监控，确保安全事件的及时发现和处理。金属矿山电子封条系统识别到运输设备启动运行 或者识别到运输设备运行工作状态下有煤、无煤转换，进行预警分析，并将数据上传到智能监管平台。金属矿山电子封条系统利用智能化视频识别等技术,实时监测分析矿井出入井人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况。对于煤矿的安全管理和监管来说，这是非常重要的一步。

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。

随着对煤矿安全管理要求的提升，金属矿山电子封条系统应运而生。该系统是为了加强煤矿安全监测和管理而开发的一项创新解决方案。以煤矿为核心建设对象，涵盖了全国各类煤矿，包括生产建设、停产停建以及正在实施关闭等类型的煤矿。系统将安装在煤矿主副井口、风井口、车辆出入口和调度室等关键位置，以确保煤矿的安全运营。

# 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()

金属矿山电子封条系统针对车辆出入口的货运车进行识别，当出现货运车时进行预警并进行车牌的抓拍上报，并将报警图片和数据传到智能监管平台。金属矿山电子封条系统针对调度室内人员空岗的行为进行识别，当出现空岗行为时，进行数据上报，把图片和报警数据传到第三方平台。金属矿山电子封条系统支持远程监控功能，金属矿山电子封条系统可以通过网络连接从远处实时监测煤矿的状态。这为管理人员提供了更便捷的方式来了解煤矿的运营情况，做出合理的决策。通过落实该系统，能够加强煤矿的安全管理和监控，保障工作人员的生命安全和煤矿企业的可持续发展。