监控行为分析系统在现场监控范围之内，监控行为分析系统能够识别分析监控区人员行为违规情况，监控行为分析系统可以识别如睡岗离岗识别、安全带穿戴识别、安全帽反光衣穿戴识别、明火烟雾检测、抽烟行为识别、玩手机检测、区域入侵识别、打电话识别等危险行为，监控行为分析系统依据计算机深度学校+边缘视觉分析技术对把控监控区域的安全，发现违规行为及时预警，降低事件的发生
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
在如今视频监控的高效发展过程中，海量视频画面已大大的远远超过了人力及时有效处理范畴。监控行为分析系统充分运用和拓展监控摄像头的监控效率与能力，使视频监控系统具备更高智能，对众多视频监控画面同时进行行为识别分析 ，及时预警违规行为信息及现场声光报警，减轻监控人员压力，提升监控效率。
class DFL(nn.Module):
# Integral module of Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Loss
def __init__(self, c1=16):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, 1, 1, bias=False).requires_grad_(False)
x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)
self.conv.weight.data[:] = nn.Parameter(x.view(1, c1, 1, 1))
self.c1 = c1
def forward(self, x):
b, c, a = x.shape # batch, channels, anchors
return self.conv(x.view(b, 4, self.c1, a).transpose(2, 1).softmax(1)).view(b, 4, a)
# return self.conv(x.view(b, self.c1, 4, a).softmax(1)).view(b, 4, a)监控行为分析系统对监控地区人员的“不安全行为”和物的“不安全状态”进行全天候24小时不间断识别监测，监控行为分析系统依据机器视觉，对监控区域内人员的的异常徘徊、烟雾、攀高识别、火焰、人数超员、滞留、工装检测、人群聚集、防护用品穿戴等进行监测，发现违规情况及时预警并同步到后台及相关人员的手机上，提升对现场区域监控的效率。
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
