校园防欺凌ai语音监控系统核心优势在于其先进的音频识别算法，校园防欺凌ai语音监控系统能够识别出关键词如侮辱、恐吓、求救等敏感语言，并能够区分正常的交流和潜在的欺凌行为。系统通过安装在校园各关键区域的麦克风捕捉声音信号，这些信号会被实时传输到中央处理单元。在这里，音频数据会被转换成频谱图，然后通过预训练的深度学习模型进行分析。模型能够识别出特定的声学特征，如语调的变化、音量的突然升高等，这些都是欺凌行为的潜在指标。一旦系统检测到可疑的欺凌求救行为音频信号，便会立即触发报警机制，通知校园安全人员或指定的教职员工，使他们能够迅速采取行动。
YOLOX在YOLO系列的基础上做了一系列的工作，其主要贡献在于：在YOLOv3的基础上，引入了Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free和SimOTA样本匹配的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了一流的检测水平。此外，本文提出的 YOLOX-L 模型在视频感知挑战赛(CVPR 2021年自动驾驶研讨会)上获得了第一名。作者还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本。
Yolox 将 Anchor free 的方式引入到Yolo系列中，使用anchor free方法有如下好处：
降低了计算量，不涉及IoU计算，另外产生的预测框数量较少。
假设feature map的尺度为80x80，anchor based方法在Feature Map上，每个单元格一般设置三个不同尺寸大小的锚框，因此产生3x80x80=19200个预测框。而使用anchor free的方法，仅产生80x80=6400个预测框，降低了计算量。
缓解了正负样本不平衡问题
anchor free方法的预测框只有anchor based方法的1/3，而预测框中大部分是负样本，因此anchor free方法可以减少负样本数，进一步缓解了正负样本不平衡问题。
避免了anchor的调参
anchor based方法的anchor box的尺度是一个超参数，不同的超参数设置会影响模型性能。anchor free方法避免了这一点。
在校园安全领域，欺凌行为一直是学校管理者和教育工作者面临的重大挑战。传统的监控手段往往侧重于视觉监控，而忽视了声音这一重要的信息源。为了更全面地保护学生免受欺凌，我们开发了一款基于YOLOX和OpenCV的AI音频算法识别技术，通过在校园关键区域安装防欺凌终端，捕捉声音并实时分析，以识别潜在的冲突或欺凌行为。这种报警响应功能的实现，使得欺凌行为能够在第一时间被发现并制止，从而有效减少欺凌事件的发生。它不仅提高了校园的整体安全水平，还为受害者提供了及时的帮助和支持。此外，系统还能够记录和分析欺凌事件的数据，为校园安全管理提供宝贵的信息，帮助学校制定更有效的预防措施。
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)
def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save
"""使用GPU计算模型在数据集上的精度。"""
if isinstance(net, torch.nn.Module):
net.eval（) # 设置为评估模式
if not device:
device = next(iter(net.parameters())).device
# 正确预测的数量，总预测的数量
metric = d2l.Accumulator(2)
for X, y in data_iter:
if isinstance(X, list):
X = [x.to(device) for x in X]
else:
X = X.to(device)
y = y.to(device)
metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())
return metric[0] / metric[1]
#@save
def train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device):
"""用GPU训练模型。"""
def init_weights(m):
if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
net.apply(init_weights)
print('training on', device)
net.to(device)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
loss = nn.CrossEntropyLoss()
animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
for epoch in range(num_epochs):
# 训练损失之和，训练准确率之和，范例数
metric = d2l.Accumulator(3)
net.train()
for i, (X, y) in enumerate(train_iter):
timer.start()
optimizer.zero_grad()
X, y = X.to(device), y.to(device)
y_hat = net(X)
l = loss(y_hat, y)
l.backward()
optimizer.step()
with torch.no_grad():
metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0])
timer.stop()
train_l = metric[0] / metric[2]
train_acc = metric[1] / metric[2]
if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
(train_l, train_acc, None))
test_acc = evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
print(f'loss {train_l:.3f}, train acc {train_acc:.3f}, '
f'test acc {test_acc:.3f}')
print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec '
f'on {str(device)}')校园防欺凌ai语音监控系统通过这种智能化、精细化的安全管理方式，校园管理者能够更加有效地监控和预防欺凌行为，为学生创造一个更加安全和谐的学习环境。通过精确的算法和合理的监控范围设置，系统仅在检测到潜在的欺凌行为时才会触发报警，从而在保护学生安全的同时，也尊重了他们的隐私权。随着技术的不断进步和完善，我们相信，这种基于AI音频算法的监控系统将在校园安全管理中发挥越来越重要的作用，为构建无欺凌的校园环境贡献力量。
