人工智能识别打架和霸凌行为监测系统基于神经网络人工智能视觉算法，人工智能识别打架和霸凌行为监测系统利用已经装好的摄像头对监控区域进行实时视频监测。系统通过神经网络人工智能视觉算法分析视频图像，自动识别出监控区域中的打架、摔倒、聚集、攀爬、闯入等霸凌行为。人工智能识别打架和霸凌行为监测系统时刻监测危害校园安全事件的发生，并实现快速、准确地识别。一旦上述异常事件发生，AI智能分析网关将立即将告警信息上报给管理平台，并通过语音喊话方式警醒学生，同时发送消息通知安保人员，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率，同时也有效减少学校学生打架斗殴等暴力行为，提前预警防患于未然。
2018年，作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。
校园安全是教育工作的重要组成部分，而其中一个严峻的问题是学生之间的打架和霸凌行为。为了更好地保障校园安全，基于神经网络人工智能视觉算法的人工智能识别打架和霸凌行为监测系统应运而生。人工智能识别打架和霸凌行为监测系统通过已经装好的摄像头自动识别监控区域出现的霸凌行为，通过对校园监控画面进行7×24不间断的分析，不仅减少了人工监控的工作强度、提升工作效率，同时也提高了视频资源的利用率，能及时处理学生违规打架情况。基于AI智能检测与识别技术，可以有效弥补人工监控的不足。
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人工智能识别打架和霸凌行为监测系统在校园安全中具有重要意义。人工智能识别打架和霸凌行为监测系统通过基于神经网络人工智能视觉算法的实时监测和分析功能，该系统可以帮助学校及时发现和处理学生之间的打架和霸凌行为，保障校园安全和秩序。系统的告警和语音喊话功能有效警示学生，促使他们意识到不良行为的严重性，并及时停止或报告相关行为。
