河道AI智能视频分析识别系统智能检测方式,智能检测分析河道两边意外违反规定问题,确保人民人身安全问题,河道AI智能视频分析识别系统在初期处理伤害安全性的问题,保证水环境生态安全和人民生命安全安全性,使人和水的影响做到和睦情况,使不足的水源为社会经济的协调发展作为长期性适用,为建设和谐社会给予保障。水利枢纽和江河的安全隐患,包含水生态环境保护和周边主题活动工作人员的生命安全,一直是有关监管机构重视的主要问题。加强水利枢纽和江河安全工作越来越更加关键和急切。

YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。

(1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式
对 Head 输出的 bbox 分支进行转换,利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为 4 维 bbox 格式

(2) 维度变换
YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。 将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接,并进行维度变换。为了后续方便处理,会将原先的通道维度置换到最后,类别预测分支 和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80),(b,8400,4)。

(3) 解码还原到原图尺度
分类预测分支进行 Sigmoid 计算,而 bbox 预测分支需要进行解码,还原为真实的原图解码后 xyxy 格式。

河道AI智能视频分析识别系统 YOLOv8_深度学习

水利枢纽江河和湖水智能安全性鉴别系统的根本宗旨是完成所管区域内全部大中小型水利枢纽、江河和湖水的智能管理方法,加速水利工程管理方法的智能化。系统选用物联网技术、互联网大数据、云计算技术等流行信息科技、当代通讯、统一视频管理方法技术性、机器视觉、GIS技术和水利枢纽管理方法互联网技术性,创建视频信息内容、水位线、水雨状况等信息收集,完成ai智能分析。

class Conv(nn.Module):
    # 标准的卷积 参数(输入通道数, 输出通道数, 卷积核大小, 步长, 填充, 组, 扩张, 激活函数)
    default_act = nn.SiLU()  # 默认的激活函数

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2维卷积,其中采用了自动填充函数。
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一个batch的特征图均满足均值为0,方差为1的分布规律
        # 如果act=True 则采用默认的激活函数SiLU;如果act的类型是nn.Module,则采用传入的act; 否则不采取任何动作 (nn.Identity函数相当于f(x)=x,只用做占位,返回原始的输入)。
        self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() 

    def forward(self, x):  # 前向传播
        return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm
    def forward_fuse(self, x): #  用于Model类的fuse函数融合 Conv + BN 加速推理,一般用于测试/验证阶段
        return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm

燧机河道AI智能视频分析识别系统可以对水利枢纽、江河、湖水水文气象信息内容的正常的检测,及其废弃物沉积、悬浮物、游水、垂钓等违规事情的智能认知分析,对看到的违反规定事情开展警报、宣传策划、警示和事件记录。完成视频数据采集自动化技术、数据传输、智能分析,完成水利枢纽、江河、湖水的智能管理方法。