流动商贩乱摆摊占道智能监控系统 YOLOv8

流动商贩乱摆摊占道智能监控系统核心在于深度学习算法的运用，流动商贩乱摆摊占道智能监控系统对高清摄像头捕捉到的图像进行深度分析，识别出违规撑伞、出店经营、车辆占道违停以及违规广告牌等行为。这些行为往往是城市管理中的顽疾，传统方法难以有效管理，而智能监控系统则提供了一种全新的解决方案。抓拍到的违规行为截图会实时上报至城管中心业务平台，管理人员可以迅速查看并处理这些违规情况。这种即时的反馈机制，不仅提高了城市管理的效率，也为固定违规行为提供了有力证据。管理人员可以根据系统提供的信息，及时采取措施，对违规行为进行制止和处罚。

YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：

提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求

Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。

Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free

Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)

Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度。

随着城市化进程的加快，城市治理面临着诸多挑战，其中流动商贩乱摆摊占道问题尤为突出。为了有效解决这一问题，智能监控系统的研发与应用显得尤为重要。本文将介绍一种基于YOLOv5+CNN深度学习算法的智能监控系统，该系统能够对沿街商铺的违规行为进行实时识别和处理。系统的工作流程如下：首先，高清摄像头对街道进行实时监控，捕捉到的画面会被传输至后端服务器。在那里，YOLOv5算法会对图像进行实时分析，识别出违规行为。一旦检测到违规情况，系统会自动抓拍现场截图，并利用CNN算法对图像进行进一步的特征提取和分析，以确保识别的准确性。

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

流动商贩乱摆摊占道智能监控系统还具备事前预警功能。通过对历史数据的分析，系统能够预测哪些区域可能会出现违规行为，从而提前部署管理人员，实现事前预警。在事中，系统通过常态检测，确保违规行为能够被及时发现和处理。事后，系统则通过规范管理，帮助城市管理部门对违规行为进行记录和分析，以便制定更有效的管理策略。它不仅弥补了传统城市管理方法的不足，还提高了城市管理的智能化水平，为创建更加有序、文明的城市环境提供了强有力的技术支持。