工厂视频监控AI智能分析系统 YOLOv8

工厂视频监控AI智能分析系统能够识别包括睡岗、离岗、玩手机、抽烟、摔倒等行为，以及是否穿戴反光服、安全帽、口罩、护目镜、安全带、工服等防护设备。这种实时监测能力，使得系统能够对施工人员的行为和安全装备穿戴进行全方位监控。工厂作业环境复杂，存在许多潜在的危险区域。在这些区域作业时，人员的行为规范尤为重要。AI智能分析系统通过智能行为分析技术，能够对施工人员进行实时监测。一旦发现人员出现危险行为，系统

燧机科技SuiJi

520人浏览 · 2024-11-27 13:17:57

燧机科技SuiJi · 2024-11-27 13:17:57 发布

YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP（准确率），可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。

随着工业自动化和智能化的快速发展，工厂安全管理的重要性日益凸显。传统的监控系统虽然能够提供实时视频画面，但在识别和预警潜在危险行为方面存在局限性。为了提高工厂的安全管理水平，基于Python和YOLOX深度学习算法的工厂视频监控AI智能分析系统应运而生，它通过先进的识别算法，实现了对摄像机画面内人员的穿戴及行为的实时监测。YOLOX算法是一种高效的目标检测算法，以其速度快、精度高而著称。在本系统中，YOLOX被用于识别人员的行为和穿戴情况。

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

传统的监控系统往往需要人工24小时不间断地监控，这不仅效率低下，而且容易遗漏重要信息。而AI智能分析系统能够自动监测并识别危险行为，减少了人为因素的干扰，提高了监测的准确性和可靠性。一旦检测到潜在的危险行为，系统会及时发出预警，帮助管理人员迅速采取措施，从而有效杜绝危险事件的发生。工厂视频监控AI智能分析系统的引入，不仅提高了工厂安全管理的效率和效果，也为施工人员的安全提供了更加坚实的保障。随着技术的不断进步和完善，未来的工厂安全管理将更加智能化、自动化，为工厂的安全生产提供更加有力的支持。