危险区域闯入识别系统通过YOLOv8网络模型技术，危险区域闯入识别系统对工地危险区域以及厂区重要或危险区域闯入进行检测，发现有人违规闯入禁区，系统立即抓拍告警同步回传后台值班人员及时处理。危险区域闯入识别系统通过AI视频分析技术，降低事故发生有效提高工程质量监控，提醒后台值班人员在事故发生前采取有效措施，促进工地智能化升级管理。
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民生活水平的提高，大家对于危险区域以及重要区域安全预防其他人员违规闯入造成人身危险以及财产损失越来越重视。在厂区以及工地事故易发区域是明确禁止人员进入的，但常常有人抱有侥幸心理或者违规非法闯入，但往往事故一旦发生，不论是人员人身安全还是财产损失都是无法弥补。危险区域现有的监控方式一般都是传统人工巡查的，但不可能24小时一直盯着监视器，但此时损失和影响已经造成，完全是一种“亡羊补牢”式的无效监控。危险区域闯入识别系统应运而生。
# 检测类-燧机科技算法
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()危险区域闯入识别系统通过AI视频智能分析技术，危险区域闯入识别系统对现场监控画面中指定区域进行智能分析自动预警，危险区域闯入识别系统当检测到现场画面中有人违规擅自入侵区域时，不需人为干预危险区域闯入识别系统立即自动抓拍图片，并同步回传后台提醒相关值班人员立即处理，避免发生其他更大的损失。危险区域闯入识别系统通过AI视频智能分析技术，少巡更人力的投入，变被动监控为主动预防，提高对工地或者厂区现场的管控效率。
