校园霸凌行为监测AI预警系统基于AI视觉智能分析算法，校园霸凌行为监测AI预警系统通过已安装的监控摄像头对校园现场画面进行实时监测。校园霸凌行为监测AI预警系统能够自动识别学生的违规行为，包括打架、跌倒、偷偷翻墙、人员聚众、攀高、抽烟等行为，并进行语音预警。同时，系统会将违规告警的截屏保存并推送给相关管理者，以便及时采取措施处理。系统大大提升了指定区域的监管效率，构成了强大的警示作用，保证了人员人身安全，防止意外事件的发生。
对于一个目标检测算法而言，我们通常可以将其划分为4个通用的模块，具体包括：输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端，对应于上图中的4个红色模块。YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
- 输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
- 基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络，该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构，而且使用了Focus结构作为基准网络。
- Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置，利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块，但是实现的细节有些不同。
- Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法，输出端的分支个数不尽相同，通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，从而进一步提升算法的检测精度。
校园霸凌事件屡屡发生并频繁登陆热搜榜单，让每一个家长对自己孩子人身安全忧心忡忡。校园霸凌是一种严重影响学生身心健康的行为，对于维护校园秩序和学生安全至关重要。为了及时发现和预防校园霸凌行为，基于AI视觉智能分析算法的校园霸凌行为监测AI预警系统应运而生。校园霸凌行为监测AI预警系统利用已安装的监控摄像头，通过自动识别学生打架行为、跌倒行为、偷偷翻墙行为、人员聚众行为、攀高行为、抽烟行为等违规行为进行语音预警，并将违规告警截屏保存并推送给相关管理者。这将有助于建立一个安全和谐的校园环境。
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__()
= nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
= 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 * , 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.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:///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, , ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, , 1, 1, 2)).expand((1, , ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid校园霸凌行为监测AI预警系统适用于各个学校和教育机构。校园霸凌行为监测AI预警系统通过基于AI视觉智能分析算法的自动识别和预警功能，该系统可以及时发现和预防校园霸凌行为，维护学生的安全和谐环境。校园霸凌行为监测AI预警系统严格遵守相关法律法规对个人信息保护的要求，只用于违规行为的识别和预警，同时对学生的隐私进行保护。校园霸凌行为监测AI预警系统为学校提供更智能、高效的解决方案，共同营造一个健康、安全的校园环境。
