值班睡岗智能监测系统是一种利用人工智能技术,值班睡岗智能监测系统通过现场已有的摄像头进行实时视频分析的系统。系统能够自动识别监测现场人员是否在岗位上,一旦检测到离岗或睡岗行为,系统会实时抓拍并触发报警,将报警信息传送至后台监控平台。系统能够替代人工进行长时间监控,解放值班人员的手和眼,使他们能够从事其他工作,提高整体工作效率。值班睡岗智能监测系统适用于需要24小时不间断监控的场合,如电力站、数据中心、交通指挥中心、医院、银行等关键岗位。

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。

值班睡岗智能监测系统 YOLOv3_ide

在许多关键岗位上,如电力监控、交通管理、安全保卫等领域,值班人员的警觉性和在岗情况对保障安全至关重要。然而,人工监控存在诸多局限,包括易疲劳、效率低、成本高等问题。为了解决这些问题,基于YOLOv5 AI视觉算法的值班睡岗智能监测系统应运而生,它能够实现对值班人员的自动监测,确保岗位始终有人值守,提高监控效率和安全性。值班睡岗智能监测系统基于YOLOv5算法,通过训练模型以识别人员在岗状态,包括站立、坐着以及可能的睡岗姿势。

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

值班睡岗智能监测系统作为AI技术在岗位监控领域的应用,展示了人工智能在提升工作效率和保障安全方面的潜力。通过实时监测和报警,系统能够及时发现并处理离岗或睡岗行为,提高岗位的安全性。值班睡岗智能监测系统如何利用AI技术实现对值班人员的自动监测,提高监控效率和安全性。这种系统的应用不仅能够解放人力资源,还能够提高岗位的安全性和响应速度。