非煤矿山监控预警系统通过在矿山内部布设监控摄像头，非煤矿山监控预警系统实时监测人员的作业行为和环境状况。非煤矿山监控预警系统利用图像识别技术和传感器数据，对人员的作业行为、现场车辆运输设备等作业状态进行分析和识别。非煤矿山监控预警系统通过图像识别和传感器数据分析，可以及时发现异常情况，预防事故的发生。一旦发现异常情况，非煤矿山监控预警系统将自动发出预警信号，并提示相关人员采取相应的措施。
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。
非煤矿山是一个高风险的行业，为了守护作业人员的安全，保障矿山的正常运营，非煤矿山监控预警系统应运而生。非煤矿山监控预警系统适用于各类非煤矿山场景，如金属矿山、石材矿山等。非煤矿山监控预警系统可以为矿山作业提供全方位的安全监控和管理支持。非煤矿山监控预警系统能够实时利用信息化视频识别技术，对矿井出入井人员进行远程监控，智能分析异常情况，并实现自动报警和信息推送，保障作业人员的安全。非煤矿山监控预警系统通过数据分析，提供作业行为和环境状况的实时监测和分析功能，为安全管理提供决策支持。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Reshape(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
# 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
return x.view(-1, 1, 28, 28)
net = torch.nn.Sequential(
Reshape(),
# 第一个卷积块，这里用到了padding=2
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 第二个卷积块
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 稠密块（三个全连接层）
nn.Flatten(),
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10))非煤矿山监控预警系统基于AI视觉智能分析技术，非煤矿山监控预警系统通过实时监测和分析，预防事故的发生，保障矿山作业人员的安全。非煤矿山监控预警系统适用于各类非煤矿山场景，能够为作业人员提供全方位的安全监控和管理支持。通过非煤矿山监控预警系统的应用，可以有效对非煤矿山人员变化、非煤矿山生产作业状态、矿井出入井人员等情况进行实时监控分析，实现了24小时远程监测，提升安全管理水平，非煤矿山监控预警系统为矿山作业创造一个安全、高效的工作环境。
