河道采砂识别监测系统借助深度视觉边缘分析技术，河道采砂识别监测系统自动对监控区域违法采砂进行实时监测。如果河道采砂识别监测系统监测到有人违法采砂时，立即抓拍存档预警，将违规采砂截图发给后台管理中心，提醒后台人员及时处理。河道采砂识别监测系统可根据时间段违规记录、视频进行查找，方便进行事后轨迹回溯。
Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言。跨平台概念是软件开发中一个重要的概念，即不依赖于操作系统，也不依赖硬件环境。一个操作系统（如Windows）下开发的应用，放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。开发应用：Python较为简单，无法支撑起太复杂的结构，只能用来实现简单功能。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。
Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
随着水利建设的快速发展，在不破坏河道输沙平衡的前提下，有规则守法尊重自然地对河床表层地河砂进行开采利用，对于稳定河势和维护河床地冲淤平衡具有重要作用。河道中的砂石是一种天然建筑材料，建筑各个市场对砂石料的需求量不断增加，造成了目前河砂资源无序开采情况日益严重，这种情况影响到河道行洪安全。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid河道采砂识别监测系统利用河道两旁的监控摄像头对河道采砂事件进行实时监测，当河道采砂识别监测系统监测到有人违规采砂时，立即截图告警，同步后台人员及时制止。河道采砂识别监测系统可对采砂作业区域实时7*24小时监测，河道采砂识别监测系统及时掌握采砂现场是否在审批权限内进行，对某些非法采砂行为进行抓拍告警，保证采砂活动的科学有序进行。
