监狱视频行为分析监控系统利用监狱现场已有的监控摄像头，监狱视频行为分析监控系统对提审室、监室内、放风场所、劳动场所、禁闭室等重要场景日常安保监控画面进行分析，监狱视频行为分析监控系统对监控画面中出现超出独特警员界限、出现异常徘徊、出现晚间起身、出现异常激烈运动、出现异常集聚等行为现象进行即时分析、提示预警提醒和抓拍留档。
YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。大家对YOLOv5算法的创新性半信半疑，有的人对其持肯定态度，有的人对其持否定态度。在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。其实工业界往往更喜欢使用这些方法，而不是利用一个超级复杂的算法来获得较高的检测精度。
监狱视频行为分析监控系统为为现代化监狱的安防监控提供了一种智慧的技术手段。其顺利运用将进一步提高恶性事件预警防御，过滤无效信息，通过科技ai手段提升效率释放人力；大大减少类似发生的几率。其最终目的是促进以监狱视频行为分析监控系统为核心，为公安机关和司法带来更多高效智慧的监管手段。
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。
# 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))])
# Build strides, anchors
m = self.model[-1] # Detect()
if isinstance(m, Detect):
s = 256 # 2x min stride
m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward
m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1)
check_anchor_order(m)
self.stride = m.stride
self._initialize_biases() # only run once
# print('Strides: %s' % m.stride.tolist())监狱视频行为分析监控系统利用计算机视觉+边缘计算视频分析技术，对监控画面中违规行为进行实时分析，如非法闯入、人员跌倒识别、人员打架事件、聚众、人数超员识别、离岗监测、攀高监测、睡岗监测、离床监测、非法尾随、烟雾监测等等。监狱视频行为分析监控系统还可以将人员违规识别预警信息发给到上级后台。
