出料口堵塞识别系统通过AI视频智能分析技术，出料口堵塞识别系统对出料口进行全天候7*24小时实时监测，当出料口堵塞识别系统监测到监控画面中出料口有大型石料物体形成拥堵时，出料口堵塞识别系统立即抓拍告警同步回传通知后台值班人员及时处理避免发生更大的损失。出料口堵塞识别系统通过AI技术手段，推动提质降本增效，降低生产风险。出料口堵塞识别系统有利于加快水泥数字化生产转型步伐，通过改善生产流程环境，提升企业安全监控水平。
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。
随着社会的发展和人们生活水平的快速进步，大家对于矿业、水泥、电力等场景下的安全生产作业情况越来越重视。近年来，水泥电力矿业安全事故频发，使得整个安全生产形势较为严峻，造成了一定的伤亡损失。由此可见，堵料会给水泥、电力、矿区企业的生产安全稳定运行造成很大的影响。在这种情况下，传统监测手段无法及时预警发现矿业安全状况，不能做到事前预警严重时还会造成安全事故。致使生产设备无法正常运行，导致生产效率低下。出料口堵塞识别系统应运而生。
# 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()出料口堵塞识别系统通过现场已有的摄像头，出料口堵塞识别系统在生产场景对出料口进行不间断多维度实时监测，一旦系统监测到出料口堵塞时无需人工干预，立即抓拍存档进行告警，同步告知后台监控管理中心，提醒及时处理。出料口堵塞识别系统基于智能AI识别技术，有效提高生产的安全性和智能化，弥补传统人工监看的不足，实现全面的智能化管理提升。
