渣土车智能识别系统通过深度学习算法,渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测,渣土车智能识别系统监测到监控画面中出现渣土车时,立即抓拍告警并同步提醒后台人员及时制止。渣土车智能识别系统促进后台日常“技防”智能化监管替代“人防”巡查管理,提升了监管效能,渣土车智能识别系统节约公共执法资源,对道路上渣土车违规运输形成震慑效应管控高压效果。
卷积网络的一个非常重要的应用就是ResNet网络,而ResNet网络结构,已经应用于各种大型网络中,可以说是随处可见。这里先贴个ResNet中应用了1x1卷积的残差块。在CNN出现之前,对于图像的处理一直都是一个很大的问题,一方面因为图像处理的数据量太大,比如一张512 x 512的灰度图,它的输入参数就已经达到了252144个,更别说1024x1024x3之类的彩色图,这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面,图像在数字化的过程中很难保证原有的特征,这也导致了图像处理的准确率不高。
随着社会的发展和人们生活水平的快速进步,这个过程也伴随着城市建设的快速发展。在城市建设的这个过程中,渣土车是建筑垃圾的运输助力,为城市渣土运输作出了重要的贡献,有的渣土车严重超载,顶端没有密封,建筑垃圾清运是城市市容管理不可忽视的问题,不少渣土车并没有经过冲洗就直接驶出工地,也存在一些不能回避的渣土车治理问题。所以,如果放任自流,在这个过程中会促使渣土车对城市环境造成严重污染。我们既要绿水青山,而且绿水青山就是金山银山。
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
渣土车智能识别系统基于卡口系统照片的视频图像分析技术,渣土车智能识别系统对前端卡口相机回传的视频流或者照片进行实时检测实时分析。不需新增硬件,当渣土车智能识别系统发现视频流或者图片中含有渣土车时,不需人为干预,渣土车智能识别系统自动将渣土车违反规定驾驶等状况进行告警抓拍存档并同步后台大数据监控平台,渣土车智能识别系统提升监控工作效率降低管理成本。