河道水位标尺识别预警系统通过在河道两岸安装高清摄像头，河道水位标尺识别预警系统对河道水位标尺进行实时监测。当河道水位出现异常情况时，河道水位标尺识别预警系统将自动发出警报提示现场管理人员及时采取措施。河道水位标尺识别预警系统还可以通过数据分析，提供水位变化的实时监测和预警功能。河道水位标尺识别预警系统24小时不间断运行，能够实时监测河道水位标尺的情况，河道水位标尺识别预警系统及时发现异常情况。
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。
河道是人类生存和发展的重要资源，然而，受自然因素和人为因素影响，河道水位容易波动，给人们的生产和生活带来巨大的风险。为了及时掌握河道水位信息，河道水位标尺识别预警系统应运而生。河道水位标尺识别预警系统适用于各类河道场所，特别是那些对防洪抗灾要求较高的区域。河道水位标尺识别预警系统可以被安装在河道两岸的摄像头中，为防洪抗灾提供更加全面的保障。
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河道水位标尺识别预警系统是一种基于监控技术的新型防洪抗灾系统，河道水位标尺识别预警系统通过实时监测河道水位标尺的情况，及时发现并预警异常情况。河道水位标尺识别预警系统适用于各类河道场所，可以为防洪抗灾提供更加全面的保障。河道水位标尺识别预警系统能够自动发现河道水位变化的异常情况，并发出警报提示管理人员及时采取措施。河道水位标尺识别预警系统能够快速反应河道水位变化的情况，及时通知现场管理人员进行处理，减少洪涝灾害的风险。
