山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机

山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机基于YOLOX+RNN的深度学习算法，山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机通过安装在山区公路沿线的监控摄像机来实现对山体的实时监测。这些摄像机分布在关键位置，如山体易滑坡区域、桥梁附近等，能够24小时不间断地捕捉山体的动态变化。一旦摄像机捕捉到山体出现裂缝、落石松动、泥石流迹象等异常情况，立即发出警报，大大提高了监测效率和预警准确性。

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。

目标检测分为Anchor Based和Anchor Free两种方式。在Yolov3、Yolov4、Yolov5中，通常都是采用 Anchor Based的方式，来提取目标框。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。

在自然环境的诸多威胁中，山体滑坡、落石以及泥石流等灾害一直是山区居民和过往行人、车辆的重大安全隐患。这些灾害往往突发性强、破坏力巨大，一旦发生，不仅会造成巨大的人员伤亡和财产损失，还会对交通、通信等基础设施造成严重破坏。因此，如何提前监测和预警这些灾害，成为保障山区安全的关键问题。在这样的背景下，基于深度学习算法的山体落石滑坡识别系统应运而生，为山区安全防护提供了一种高效、可靠的解决方案。

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

山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机不仅可以实时监测山体的变化，还能为相关部门提供及时、准确的预警信息。这对于保障山区公路的安全畅通具有重要意义。例如，在一些山区路段，由于地质条件复杂，山体滑坡和落石事件时有发生。传统的监测方法往往依赖于人工巡查，这种方式不仅效率低下，而且很难及时发现潜在的危险。而安装了滑坡监测摄像机后，系统可以实时监测山体的动态变化，一旦发现异常情况，立即发出警报，大大提高了监测效率和预警准确性。