监狱智能视频分析告警系统解决方案

监狱智能视频分析告警系统解决方案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，监狱智能视频分析告警系统解决方案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。在洗手间场景中，系统对入厕超时和尾随行为进行监测，一旦发现异常，立即发出警报。在围墙和走廊场景下，系统能够监测攀高、双警戒线、聚众、打架、倒地等行为，有效防止囚犯攀爬围墙企图越狱，保障监狱的安全。值班岗位的人员离岗、睡岗、缺岗行为也在系统监测范围内，确保监狱的值班制度得到有效执行。

YOLOv12：基于注意力机制的实时物体检测器，这是YOLO系列唯一一款以注意立机制为核心的检测器的检测器（YOLO系列第一次引入注意力机制是YOLOv10引入的PSA机制，YOLOv11在基础上进行了改进引入了C2PSA机制，在此之前没有引用过注意力机制），YOLOv12的核心注意力机制名字是A2。

基于上述设计，我们开发了一个新的实时检测器家族，包括五种模型规模：YOLOv12-N、S、M、L和X。我们在标准目标检测基准上进行了大量实验，遵循YOLOv11的方案，没有使用额外的技巧，结果表明，YOLOv12在延迟-准确性和FLOPs-准确性权衡方面，相较于先前流行的模型，在这些尺度上提供了显著的改进。例如，YOLOv12-N在推理速度更快的同时，达到了40.6%的mAP，比YOLOv10-N高出2.1%的mAP，比YOLOv11-N高出1.2%的mAP，且速度相当。这个优势在其他规模的模型中也得到了保持。

随着人工智能技术的飞速发展，监狱管理领域也迎来了智能化变革。监狱行为智能分析预警系统应运而生，为监狱安全管理筑牢了坚固防线。该系统基于先进的 YOLOv12+RNN 深度学习算法，充分利用监狱现场已安装的摄像机，实现对监狱各个场景下人员行为的 7×24 小时实时监测与预警。监狱智能视频分析告警系统解决方案的广泛应用，标志着监狱安全管理向智能化、高效化迈出了坚实的一步。它以先进的技术手段为依托，为监狱安全筑牢了坚固防线，为维护监狱秩序和社会稳定贡献了重要力量。

# 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))])

        # Build strides, anchors
        m = self.model[-1]  # Detect()
        if isinstance(m, Detect):
            s = 256  # 2x min stride
            m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))])  # forward
            m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1)
            check_anchor_order(m)
            self.stride = m.stride
            self._initialize_biases()  # only run once
            # print('Strides: %s' % m.stride.tolist())

        # Init weights, biases
        initialize_weights(self)
        self.info()
        logger.info('')

    def forward(self, x, augment=False, profile=False):
        if augment:
            img_size = x.shape[-2:]  # height, width
            s = [1, 0.83, 0.67]  # scales
            f = [None, 3, None]  # flips (2-ud, 3-lr)
            y = []  # outputs
            for si, fi in zip(s, f):
                xi = scale_img(x.flip(fi) if fi else x, si, gs=int(self.stride.max()))
                yi = self.forward_once(xi)[0]  # forward
                # cv2.imwrite(f'img_{si}.jpg', 255 * xi[0].cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))[:, :, ::-1])  # save
                yi[..., :4] /= si  # de-scale
                if fi == 2:
                    yi[..., 1] = img_size[0] - yi[..., 1]  # de-flip ud
                elif fi == 3:
                    yi[..., 0] = img_size[1] - yi[..., 0]  # de-flip lr
                y.append(yi)
            return torch.cat(y, 1), None  # augmented inference, train
        else:
            return self.forward_once(x, profile)  # single-scale inference, train

    def forward_once(self, x, profile=False):
        y, dt = [], []  # outputs
        for m in self.model:
            if m.f != -1:  # if not from previous layer
                x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f]  # from earlier layers

            if profile:
                o = thop.profile(m, inputs=(x,), verbose=False)[0] / 1E9 * 2 if thop else 0  # FLOPS
                t = time_synchronized()
                for _ in range(10):
                    _ = m(x)
                dt.append((time_synchronized() - t) * 100)
                print('%10.1f%10.0f%10.1fms %-40s' % (o, m.np, dt[-1], m.type))

            x = m(x)  # run
            y.append(x if m.i in self.save else None)  # save output

        if profile:
            print('%.1fms total' % sum(dt))
        return x

监狱智能视频分析告警系统解决方案以“精准识别、快速响应、智能预警”为核心，通过多技术深度融合，将被动监控转化为主动防护。在习艺楼场景下，系统对离开、尾随、独处、求救、传递等行为进行监测，一旦发现异常，及时发出警报。在活动场所，监狱智能视频分析告警系统解决方案对倒地、求救、徘徊、滞留、逆行、聚众等行为进行监测，保障活动场所的安全。通过对异常行为数据的分析，管理人员可以更好地了解监狱内部的安全隐患，优化管理策略，从而进一步提升监狱的整体管理水平。