加油站智能视频监控系统赋能传统监控设备，加油站智能视频监控系统主要对于加油站抽烟、手机、用火、浓烟、卸油情况下的静电释放时长、操作人员值勤、消防灭火器置放，立即将操作错误推至省部级应急平台。加油站智能视频监控系统可以对加油站监控范围内的加油区和卸油区、抽烟、手机、用火、浓烟等异常状态、卸油实际操作、消防灭火器置放不合理、静电释放时长等不规范状况，全天24小时不间断监控识别报警。
YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
加油站安全事故安全隐患一直是生产安全各种各样分歧的充分体现，加油站是意外的土壤层，对工作人员、周边环境组成极大威胁，安全隐患调研管理方法，执行安全生产工作管理制度，优化定量分析安全生产责任制，是防止重大安全事故的关键具体措施，是安全生产的保障。
在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框，计算其与GT框之间的差距，并执行反向更新操作，从而更新整个网络的参数，因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。在YOLOv3和YOLOv4检测算法中，训练不同的数据集时，都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。YOLOv5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框，用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开，具体的指令为parser.add_argument(‘–noautoanchor’, action=‘store_ true’, help=‘disable autoanchor check’)，如果需要打开，只需要在训练代码时增加–noautoanch or选项即可。
# 根据配置的.yaml文件搭建模型
class Model(nn.Module):
def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None): # model, input channels, number of classes
super(Model, self).__init__()
if isinstance(cfg, dict):
self.yaml = cfg # model dict
else: # is *.yaml
import yaml # for torch hub
self.yaml_file = Path(cfg).name
with open(cfg) as f:
self.yaml = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # model dict
# Define model
ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels
if nc and nc != self.yaml['nc']:
logger.info('Overriding model.yaml nc=%g with nc=%g' % (self.yaml['nc'], nc))
self.yaml['nc'] = nc # override yaml value
self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist
self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names
# print([x.shape for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, 64, 64))])如果想完成以上规定，有效的方法是利用加油站已经部署的监控系统，直接加装智能分析盒或者采用算法识别系统软件，完成以上要求。ai视频监控智能分析盒和算法识别系统软件是专门针对应急局文件的加油站视频监控智能定制解决方案，而且算法是可以继续更新迭代的且系统宜支持远程运行维护管理，包括视频智能分析设备管理、智能识别算法配置、视频分析任务管理、摄像头信息管理、 算法升级等，便于后续维护和升级。
