河道垃圾自动识别监测系统通过安装摄像头和图像识别设备，河道垃圾自动识别监测系统实时监测河道湖泊水面的垃圾情况。系统利用图像识别技术，对水面上的垃圾进行自动识别，并将数据传输到数据中心进行分析。河道垃圾自动识别监测系统一旦发现垃圾污染，系统将自动发出警报，并提示相关人员采取清理措施。河道垃圾自动识别监测系统能够实时监测水域垃圾情况，及时清理，保护水域环境。
Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。编译性语言：编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，比如exe文件，以后要运行的话就不用重新翻译了，直接使用编译的结果就行了（exe文件），因为翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率一般来说较高。
脚本语言：脚本语言又被称为扩建的语言，或者动态语言，是一种编程语言，用来控制软件应用程序，脚本通常以文本（如ASCII)保存，只在被调用时进行解释或编译。所以一般使用Python来实现特定功能而不是较为复杂的后端。
河道湖泊水面的垃圾污染是一个严重的环境问题，对水域生态和人类健康造成威胁。为了解决这一问题，河道垃圾自动识别监测系统应运而生。河道垃圾自动识别监测系统适用于各类河道湖泊水面场景，如江河湖泊、水库等。河道垃圾自动识别监测系统可以为水域提供全方位的垃圾污染监测和清理支持。河道垃圾自动识别监测系统能够准确识别垃圾，降低垃圾对水域生态的影响，促进生态健康。
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河道垃圾自动识别监测系统是一种基于摄像头和图像识别技术，河道垃圾自动识别监测系统通过实时监测和自动识别水域垃圾，保护水域环境和生态健康。河道垃圾自动识别监测系统适用于各类河道湖泊水面场景，能够为水域提供全方位的垃圾污染监测和清理支持。河道垃圾自动识别监测系统通过数据分析，提供水域垃圾情况的实时监测和分析功能，为环境管理提供决策支持。河道垃圾自动识别监测系统的应用，可以有效减少水域垃圾污染，促进水域的生态健康，为人们创造更加美丽和健康的自然环境。
