骑电动车不戴头盔监测报警系统 YOLOv5

骑电动车不戴头盔监测报警系统利用先进的 YOLOv5+CNN 深度学习算法，骑电动车不戴头盔监测报警系统通过安装在关键位置的高清摄像头对骑行电动车和摩托车的行为进行实时监测与分析。一旦检测到骑车者未佩戴安全头盔进入监测范围，系统会立即自动识别并抓拍当时的图像，同时将图像传输到管理中心。在管理中心，系统会输出报警信号，提醒管理人员及时处理。此外，系统还可以与现场的语音告警设备联动，对未佩戴头盔的骑行者进行即时语音提醒。这种实时预警机制不仅能够有效震慑违规行为，还能及时提醒骑行者注意安全，从而降低交通事故的发生率。

YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。

• 输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
• 基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络，该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构，而且使用了Focus结构作为基准网络。
• Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置，利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块，但是实现的细节有些不同。
• Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法，输出端的分支个数不尽相同，通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，从而进一步提升算法的检测精度。

随着城市交通的快速发展，电动车和摩托车已成为人们日常出行的重要交通工具之一。然而，骑行时不佩戴安全头盔的现象依然普遍存在，这不仅严重威胁到骑行者的生命安全，也给道路交通管理带来了巨大挑战。为了有效解决这一问题，基于 YOLOv5+CNN 深度学习算法的骑电动车不戴头盔监测报警系统应运而生。此外，该系统还具备高度的智能化和自动化特点。它能够 24 小时不间断地运行，实现对道路的无死角覆盖。通过深度学习算法的不断优化，系统能够自动学习和适应不同的环境和场景，进一步提高检测的准确性和可靠性。

# 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()

骑电动车不戴头盔监测报警系统对于郊区公路和乡村道路等相对空旷的区域，该系统也能够进行相应的定制。由于这些区域的交通流量相对较小，但道路状况复杂，骑行者不戴头盔的风险更高。系统可以根据不同场景的需求，调整监测范围和检测精度，确保在各种复杂环境下都能准确识别和抓拍骑车不戴头盔的行为。骑电动车不戴头盔监测报警系统的应用，不仅有助于提高骑行者的安全意识，还能为交通管理部门提供有力的技术支持。