煤矿AI智能视频分析监控系统 YOLOv5

煤矿AI智能视频分析监控系统以YOLOv5结合Python，煤矿AI智能视频分析监控系统通过在煤矿关键区域安装的高清摄像机对皮带有煤无煤状态、皮带偏移、煤流量大小、出料口堵料、皮带非法坐人、皮带锚杆、矸石、木板、堆煤等异常情况，同时识别人员是否穿工服、是否戴安全帽、空岗、人员入井、车辆出矿、打电话、抽烟等行为进行自动抓拍图像记录，自动录像弹屏显示，输出报警事件和语音提醒等功能有力保障了煤矿矿车道运输的安全性。系统能够对采集到的视频图像进行智能分析，准确识别煤矿生产过程中的各种异常情况和不安全行为，实现对煤矿安全的全方位、全天候监控。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：

• 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
• 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
• Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
• Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。

随着煤矿开采技术的不断进步，煤矿生产的安全性问题日益受到重视。煤矿生产环境复杂，安全隐患众多，传统的监控手段已难以满足现代化煤矿安全监控的需求。为此，基于YOLOv5+Python深度学习算法的煤矿AI智能视频分析监控系统应运而生，为煤矿安全监控提供了强有力的保障。煤矿皮带运输是煤矿生产的重要环节，皮带运输的安全直接关系到煤矿生产的顺利进行。当皮带出现异常时，系统会自动抓拍图像记录，并输出报警事件，同时通过语音提醒相关人员及时处理，有效避免因皮带运输异常导致的生产中断和安全事故。

# 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()

# 根据配置的.yaml文件搭建模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None):  # model, input channels, number of classes
        super(Model, self).__init__()
        if isinstance(cfg, dict):
            self.yaml = cfg  # model dict
        else:  # is *.yaml
            import yaml  # for torch hub
            self.yaml_file = Path(cfg).name
            with open(cfg) as f:
                self.yaml = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)  # model dict

        # Define model
        ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch)  # input channels
        if nc and nc != self.yaml['nc']:
            logger.info('Overriding model.yaml nc=%g with nc=%g' % (self.yaml['nc'], nc))
            self.yaml['nc'] = nc  # override yaml value
        self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch])  # model, savelist
        self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])]  # default names
        # print([x.shape for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, 64, 64))])

该系统能够实时监测出料口的运行情况，当出料口发生堵料时，系统会立即识别并自动抓拍图像记录，同时输出报警事件和语音提醒，通知相关人员及时进行疏通处理，确保煤矿生产的顺利进行。该系统能够准确识别煤矿生产人员是否穿工服、是否戴安全帽等安全防护措施是否到位，同时还能识别人员的不安全行为，如空岗、人员入井、打电话、抽烟等。AI视频监控识别预警系统在煤矿中的应用，不仅提高了安全生产水平，还降低了成本，增强了企业竞争力，为矿山智能化发展提供了有力支持。