防溺水预警识别系统 YOLOv5

防溺水预警识别系统是一种利用河道两旁的监控摄像头进行自动告警识别，防溺水预警识别系统旨在通过实时监测河道环境，防溺水预警识别系统对学生等违规下水游泳等危险行为进行预警和提醒，提高溺水事故的预防和救援效率。防溺水预警识别系统利用监控摄像头采集图像，并结合智能算法进行分析和识别。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：

• 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
• 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
• Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
• Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。

溺水事故是一个严重的安全隐患，特别是在夏季，许多无偿违规下水游泳的行为可能导致生命危险。因此，防溺水预警识别系统具有以下优势：防溺水预警识别系统能够实时监测河道两旁的环境，准确识别违规下水游泳等危险行为。防溺水预警识别系统通过智能化算法，系统可以对监控图像进行快速、准确地识别和分析，判断是否存在溺水风险。防溺水预警识别系统一旦系统检测到违规行为或溺水风险，将自动触发告警，并通过语音提醒相关人员。

# 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()

防溺水预警识别系统的应用范围广泛，防溺水预警识别系统可以应用于河道、湖泊、泳池等多个场所。通过实时监测和智能识别，防溺水预警识别系统能够提高溺水事故的预防和救援效率，有效减少溺水事故的发生。防溺水预警识别系统一旦系统识别到违规下水游泳等危险行为，防溺水预警识别系统将自动触发告警，同时通过语音提醒相关责任人和警务人员及时采取救援措施。未来，我们相信防溺水预警识别系统将继续得到创新和应用，为社会公共安全作出更大的贡献。