监狱行为智能分析预警系统 CNN

监狱行为智能分析预警系统基于先进的 YOLOv11+RNN 深度学习算法，监狱行为智能分析预警系统充分利用监狱现场已安装的摄像机，实现对监舍、洗手间、围墙、走廊、值班岗位、习艺楼以及活动场所等各个场景下人员行为的 7×24 小时实时监测与预警。在监舍内，该系统能够精准监测到静坐不动、离床、攀高、独处等行为。例如，当一名囚犯长时间静坐不动时，系统会自动识别并发出预警，以便管理人员及时了解情况，防止囚犯出现自伤、自残等危险行为。

在CNN出现之前，对于图像的处理一直都是一个很大的问题，一方面因为图像处理的数据量太大，比如一张512 x 512的灰度图，它的输入参数就已经达到了252144个，更别说1024x1024x3之类的彩色图，这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面，图像在数字化的过程中很难保证原有的特征，这也导致了图像处理的准确率不高。

而CNN网络能够很好的解决以上两个问题。对于第一个问题，CNN网络它能够很好的将复杂的问题简单化，将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说，在大部分的场景下，我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中，我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图，我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。

在现代监狱管理中，保障监狱安全、规范监管行为以及提高管理效率是至关重要的任务。随着人工智能技术的飞速发展，监狱行为智能分析预警系统应运而生，为监狱管理带来了革命性的变革。监狱行为智能分析预警系统对人员离岗、睡岗、缺岗等行为进行监测。通过实时监测值班人员的工作状态，确保监狱的值班制度得到有效执行，提高监狱的安全管理水平。一旦发现值班人员出现离岗、睡岗或缺岗等违规行为，系统会立即发出警报，提醒管理人员及时处理，防止因值班人员的失职而导致监狱安全事件的发生。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


class Reshape(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        # 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
        return x.view(-1, 1, 28, 28)

net = torch.nn.Sequential(
    Reshape(),
    # 第一个卷积块，这里用到了padding=2
    nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), 
    nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    
    # 第二个卷积块
    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), 
    nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    
    # 稠密块（三个全连接层）
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84, 10))

监狱行为智能分析预警系统对于离床行为，系统也会进行实时监测，确保囚犯在规定时间内遵守作息制度。攀高行为更是监狱安全管理中的重点，系统一旦检测到此类行为，会立即发出警报，以便管理人员迅速采取措施，防止囚犯攀爬监舍设施，避免发生意外事故。独处行为的监测则有助于管理人员及时发现囚犯之间的矛盾和冲突，防止出现欺凌、霸凌等不良行为。在洗手间场景中，系统对入厕超时和尾随行为进行监测。

监狱行为智能分析预警系统对于围墙和走廊场景，系统能够监测攀高、双警戒线、聚众、打架、倒地等行为。攀高行为的监测可以有效防止囚犯攀爬围墙企图越狱，保障监狱的安全。双警戒线的监测确保了监狱内的警戒区域不受侵犯，维护了监狱的正常秩序。聚众行为的监测有助于管理人员及时发现囚犯之间的异常聚集，防止出现群体性事件。打架行为的监测则能够及时制止囚犯之间的暴力冲突，维护监狱内的和谐稳定。