智慧工地火焰烟火识别检测系统通过深度学习技术，智慧工地火焰烟火识别检测系统对工地工厂区域自动发现浓烟和烟火迹象，立即抓拍告警并进行存档同步违规异常烟火信息回传给后台平台提醒后台人员及时处理。智慧工地火焰烟火识别检测系统可以减少因人工因素造成的乱报和瞒报现象，提升对现场异常烟火浓烟情况的识别率并同步降低人工成本。
近年来，实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。例如，MCUNet 和 NanoDet 的开发专注于生产低功耗单芯片并提高边缘 CPU 的推理速度；YOLOX、YOLOR 等方法专注于提高各种 GPU 的推理速度；实时目标检测器的发展集中在高效架构的设计上；在 CPU 上使用的实时目标检测器的设计主要基于 MobileNet、ShuffleNet 或 GhostNet；为 GPU 开发的实时目标检测器则大多使用 ResNet、DarkNet 或 DLA，并使用 CSPNet 策略来优化架构。
YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
随着社会的发展和人们生活水平的进步，大家对于生活安全和生产安全更加重视。而在安全生产和生活中，火灾是比较严重的灾害之一。并且在工地以及工厂，火灾几乎年年都有一定数量的发生，不但造成人身安全和财产损失而且还会造成环境污染。所以如果发生火灾或者浓烟发生，第一时间极快的速度采取处理措施，取决于对火灾行为的发现是否及时。智慧工地火焰烟火识别检测系统的价值得到展现。
# 检测类
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__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
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
self.training |= self.export
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.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
@staticmethod
def _make_grid(nx=20, ny=20):
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()智慧工地火焰烟火识别检测系统基于智能视频分析技术，智慧工地火焰烟火识别检测系统实现对现场烟雾和火焰进行自动识别，包括现场异常情况从小烟到浓烟的发展阶段，第一时间进行预警。智慧工地火焰烟火识别检测系统不依赖其他传感设备，智慧工地火焰烟火识别检测系统第一时间并将烟火浓烟报警信息及时推送后台监控安全人员，第一时间进行处理，避免发生更大的损失。
