共享单车违停检测系统基于YOLOv8-AI视觉算法，共享单车违停检测系统通过安装在城市各关键区域的监控摄像头，系统能够对非机动车车道进行实时监测，及时发现并预警违规停放的共享单车。共享单车违停检测系统能够对禁停区域进行24小时不间断的实时检测。一旦检测到有共享单车等非机动车违规停放，系统会立即进行告警，将信息发送至监控管理中心，并提醒相关人员及时处理。与传统的人工巡查相比，共享单车违停检测系统无需人工干预，大大减少了人力成本和时间成本。系统的自动化和智能化特点，使得交通管理部门能够更加高效地应对违规停放问题。
YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成，具体的效果如下图所示。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框，计算其与GT框之间的差距，并执行反向更新操作，从而更新整个网络的参数，因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。在YOLOv3和YOLOv4检测算法中，训练不同的数据集时，都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。YOLOv5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框，用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开，具体的指令为parser.add_argument(‘–noautoanchor’, action=‘store_ true’, help=‘disable autoanchor check’)，如果需要打开，只需要在训练代码时增加–noautoanch or选项即可。
随着共享单车的普及，城市交通管理面临着新的挑战。违规停放的共享单车不仅影响市容市貌，还可能阻碍交通，造成安全隐患。为了有效解决这一问题，共享单车违停检测系统应运而生，成为城市交通管理的智能助手。YOLOv8算法是深度学习领域中最先进的目标检测技术之一，具有高准确性和快速响应的特点。系统通过训练YOLOv8模型，使其能够识别并区分不同类型的非机动车，特别是共享单车，从而实现对违规停放行为的自动检测。
# 检测类
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__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
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
self.training |= self.export
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.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
@staticmethod
def _make_grid(nx=20, ny=20):
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()共享单车违停检测系统通过实时监测和快速响应，共享单车违停检测系统显著提高了城市管理的效率。系统的应用不仅减轻了交通管理人员的工作负担，还提升了城市交通秩序，为市民创造了更加安全、有序的出行环境。共享单车违停检测系统的引入，标志着城市交通管理向智能化、自动化迈出了重要一步。它不仅能够提高违规停放行为的处理效率，还能够为城市交通管理部门提供更加科学、精准的决策支持，有效解决共享单车违规停放问题，提升城市管理水平，保障市民出行安全。
