渣土车识别摄像机系统利用现场摄像机，渣土车识别摄像机结合YOLOX目标检测算法和DeepLabV3语义分割技术，对摄像头捕捉到的画面进行实时识别和分析。系统能够准确地抓拍出渣土车及其违规行为，如未盖篷布，并进行相关记录和报警。智能识别算法能够准确识别渣土车的车牌信息，为部门提供了强有力的技术支持。通过车牌信息的记录，部门可以快速定位违规车辆，及时进行处理。渣土车违规行为是道路交通安全的重要隐患。通过渣土车识别摄像机系统的应用，可以及时发现和处理违规行为，减少交通事故的发生，确保道路交通安全。
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。整体结构上与YOLOv5类似： CSPDarknet（主干） + PAN-FPN（颈） + Decoupled-Head（输出头部），但是在各模块的细节上有一些改进，并且整体上是基于anchor-free的思想，这与yolov5也有着本质上的不同。
在城市发展的过程中，渣土车作为重要的运输工具，承担着城市建设的重任。然而，渣土车违规行为，如未盖篷布、超载、超速等，不仅影响道路交通安全，还可能对城市环境造成严重破坏。为了有效监管渣土车的行为，基于YOLOX+DeepLabV3的视觉算法识别技术，开发了一套渣土车识别摄像机系统，以科技手段提升城市管理水平。渣土车未盖篷布行为会导致尘土飞扬，影响城市空气质量和环境卫生。系统的应用有助于减少此类违规行为，维护城市环境的整洁。
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渣土车识别摄像机系统通过摄像机实时捕捉道路画面，利用YOLOX算法快速识别出渣土车，并利用DeepLabV3技术对渣土车是否盖篷布进行分析。一旦发现违规行为，系统会自动记录相关信息，并触发报警机制。通过这套系统，我们不仅能够提升城市交通管理的水平，还能够保障道路交通安全和城市环境的整洁。在使用渣土车识别摄像机系统时，需要谨慎操作，确保系统的准确性和公正性。同时，部门应尊重司机的合法权益，避免误判和滥用技术手段。
