煤矿监管电子封条 CNN

煤矿监管电子封条系统通过视频监控和图像分析技术，煤矿监管电子封条能够实时监测矿井各个关键位置的情况。当有人员进出或人数发生变化时，煤矿监管电子封条能够自动识别，并记录下相关信息。同时，煤矿监管电子封条还能够监测设备的开停情况，及时发现异常和故障，以便及时处理和维修。煤矿监管电子封条是一项基于先进技术的创新举措，煤矿监管电子封条旨在加强对煤矿的安全监管和管理。煤矿监管电子封条通过在矿井的运料运人井口、回风井口、车辆出入口等关键位置安装视频监视设备，配合图像分析终端进行人员进出、人数变化和设备开停等情况的识别和分析，以实现对矿山的精确监管。

在CNN出现之前，对于图像的处理一直都是一个很大的问题，一方面因为图像处理的数据量太大，比如一张512 x 512的灰度图，它的输入参数就已经达到了252144个，更别说1024x1024x3之类的彩色图，这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面，图像在数字化的过程中很难保证原有的特征，这也导致了图像处理的准确率不高。

而CNN网络能够很好的解决以上两个问题。对于第一个问题，CNN网络它能够很好的将复杂的问题简单化，将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说，在大部分的场景下，我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中，我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图，我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。

为了加强煤矿的安全管理，一些必要的矿井还可以在提升机、绞车等设备上安装电子锁。这些电子锁与联网的全国矿山“电子封条”智能监管平台相连接。一旦锁定设备开启，煤矿监管电子封条即可发出警报并将信息传输至智能监管平台。同时，相关的管理部门也会立即收到预警信息，并采取相应的措施。煤矿监管电子封条不仅提高了对矿井运作情况的监测能力，煤矿监管电子封条同时也为安全管理工作提供了更加精确和及时的数据支持。煤矿监管电子封条通过自动化识别和分析，系统能够减少人为干预，并提高工作效率和准确性。对于一些特殊情况，例如设备故障、人员异常、非法闯入等，系统能够及时发出提醒，并为相关部门指引处理方案。

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

煤矿监管电子封条系统是一项重要的安全监管措施。煤矿监管电子封条通过视频监控和图像分析，以及联网的全国矿山“电子封条”智能监管平台，煤矿监管电子封条能够提高矿山的安全管理水平，减少事故发生的概率，保护工人的生命和健康。引入煤矿监管电子封条将为煤矿行业赋予新的发展动力，推动煤矿安全监管工作向更高水平迈进。