非煤矿山电子封条视频监控系统 YOLOv5

非煤矿山电子封条视频监控系统采用现场摄像头和图像分析终端等设备，通过对煤矿关键地点进行实时监测和数据分析。当有异常情况发生时，非煤矿山电子封条视频监控系统可以通过人工智能算法将自动识别异常情况并记录信息，及时通知现场管理人员进行处理。非煤矿山电子封条视频监控系统24小时不间断运行，能够实时监测煤矿出入井人员、主运设备运转状态、车辆出入情况和调度人员空岗情况等情况。非煤矿山电子封条视频监控系统能够自动识别异常情况，并发出警报提示管理人员及时采取措施。

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。

在煤矿生产作业中，矿井出入口人员的管理和设备运转状态的监测一直是一个重要问题。为了解决这一问题，非煤矿山电子封条视频监控系统应运而生。非煤矿山电子封条视频监控系统适用于各类煤矿等场所，特别是那些煤炭货运车辆较多的场所。非煤矿山电子封条视频监控系统可以被安装在矿井入口、主运设备、车辆出入口和调度中心等关键部位的现场摄像机中，为煤矿的安全和生产保障提供更加全面的保障。

# 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()

非煤矿山电子封条视频监控系统是一种基于现场摄像机和人工智能算法的新型安全保障系统，非煤矿山电子封条视频监控系统通过实时监测煤矿人员和生产作业状态，及时发现并预警异常情况。非煤矿山电子封条视频监控系统适用于各类煤矿等场所，可以为煤矿的安全和生产保障提供更加全面的保障。非煤矿山电子封条视频监控系统安装现场摄像机：在矿井入口、主运设备、车辆出入口和调度中心等关键部位安装现场摄像机，实现对煤矿人员和生产作业状态的监测。

非煤矿山电子封条视频监控系统 YOLOv5

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