精神病院防暴力自杀预警识别系统

精神病院防暴力自杀预警识别系统的核心在于对人员动作和行为模式的精准分析，精神病院防暴力自杀预警识别系统通过在医院内安装高清摄像头，系统能够实时获取医院内的画面信息。例如，当患者出现异常动作，如突然挥拳、推搡等可能引发打架的行为时，系统能够迅速捕捉到这些动作，并结合之前的行为模式进行分析，判断是否存在打架事件的潜在风险。一旦发现异常，系统将立即发出预警信号，为管理人员争取宝贵的处理时间，从而有效预防暴力事件的发生。除了暴力事件预警外，该系统还具备多项功能，以确保精神病院内的安全秩序。首先，系统具备聚众和人数超员识别功能。

实时目标检测因其低延迟特性而一直备受关注，这为实际应用提供了巨大的便利。在这一领域，YOLO系列有效地平衡了延迟和准确性，成为了该领域的主导者。尽管YOLO的改进主要集中在损失函数、标签分配等方面，网络架构设计仍然是一个至关重要的研究方向。尽管以注意力为核心的视觉Transformer（ViT）架构已被证明在建模能力上具有更强的优势，甚至在小规模模型中也表现优异，但大多数架构设计仍然主要集中在CNN上。

造成这种情况的主要原因是注意力机制的低效，主要来源于两个因素：计算复杂度的二次增长和注意力机制中的内存访问操作低效（后者是FlashAttention所要解决的主要问题）。因此，在相同的计算预算下，基于CNN的架构比基于注意力的架构快大约3倍，这显著限制了在YOLO系统中采用注意力机制的可能性，因为在YOLO中高效的推理速度至关重要。

本文旨在解决这些挑战，并进一步构建一个以注意力为核心的YOLO框架——YOLOv12。我们提出了三个关键的改进。首先，我们提出了一种简单而高效的区域注意力模块（A2），该模块通过非常简单的方式保持较大的感受野，同时降低了注意力计算的复杂度，从而提高了速度。其次，我们引入了残差高效层聚合网络（R-ELAN），以解决注意力引入的优化挑战（主要是大规模模型）。R-ELAN在原始ELAN的基础上引入了两个改进：（i）基于缩放技术的块级残差设计，和（ii）重新设计的特征聚合方法。第三，我们对传统的注意力架构进行了改进，以适应YOLO系统。

在精神病院的日常管理中，患者的安全始终是重中之重。由于患者可能存在冲动行为、自杀倾向等问题，如何有效预防暴力事件和自杀行为的发生，一直是困扰精神病院管理人员的一大难题。为此，我们研发了一套基于YOLOv12+RNN深度学习算法的精神病院防暴力自杀预警识别系统，旨在通过先进的技术手段，为精神病院的安全管理提供有力支持。在精神病院的某些区域，如活动室、餐厅等，人员数量过多可能会引发混乱。系统通过实时统计和分析人员数量，一旦发现超出设定阈值，便会发出警报，提醒管理人员及时采取措施，避免因人员聚集过多而引发的安全隐患。

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

精神病院防暴力自杀预警识别系统还具备睡岗监测和离床监测功能。睡岗监测功能主要针对工作人员，通过分析工作人员的动作和表情，判断其是否处于睡岗状态。离床监测功能则主要用于患者，当患者离开病床超出设定时间或范围时，系统将发出警报，确保患者的安全。攀高监测功能则能够有效防止患者通过攀爬等方式逃脱或制造危险。系统通过对画面中人物位置和动作的分析，判断患者是否存在攀高行为。一旦发现患者有攀爬栏杆、窗户等危险行为，系统将立即发出警报，提醒管理人员及时制止，防止患者发生意外。