煤矿视频监控分析系统利用煤矿现场已有的监控摄像头对皮带急停、皮带撕裂、堆煤、非法运人、除此之外煤矿视频监控分析系统对人员不穿反光衣不戴安全帽、睡岗离岗等违规情况，以及明火烟雾、道路积水、片帮冒顶等进行识别，抓拍截图，自动录像，后台弹出警报。煤矿视频监控分析系统可有效遏制危险事件的发生，并且为事后分析提供第一手图像数据。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)
Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度
近些年，煤矿安全事故数量不断增长。怎样加强安全生产，提升预警提醒和后期救援工作效率，是放在当下各个部门主要注意提升的方面。在社会经济发展和能源供应忙碌的背景之下，我们应该深层次分析怎样解决保证安全和提高工作效率，发展趋向不可以舍弃生态环境和生命为代价。
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在这样的情况下，我们推出煤矿视频监控分析系统，该系统从机器视觉+边缘计算、视频监控系统、图像识别、行为分析、远程操作操纵等多个方面域，能够实现矿山开采监控系统和市煤矿安全监控指挥中心和省监控指挥中心进行联结，使煤矿安全生产工作系统化、规范化、信息化，提升煤矿安全工作水平。
