行为分析在岗睡觉识别 YOLOv8

最新推荐文章于 2024-11-07 15:47:54 发布

王正夫

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文章标签： YOLO 人工智能

行为分析在岗睡觉识别系统依据智能监控分析，行为分析在岗睡觉识别系统对工作人员工作中区域进行全天候24小时监管，行为分析在岗睡觉识别系统全自动分析识别视频图像睡岗离岗行为，不用人工干预；自动识别监控区域内人员的具体行为状态。当系统发现睡岗离岗抽烟等异常状况时，以迅速及时的方式进行语音提醒，能有效协助管理工作人员处理，防止工作人员粗心大意所造成的多余损失。

YOLOv8 概述

YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：

提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求

Backbone:

骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。

Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free

Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)

Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度

行为分析在岗睡觉识别 YOLOv8_2d

值勤是为了避免安全隐患，尽早发觉与处理突发事故。值勤睡觉行为无法从根本上解决，分配人力资源监管成本难度大。职工没法维持高度自觉性是难题所当他在上班时间入眠时，一旦发生紧急状况，他们往往错失了处理安全生产事故的最佳机遇，导致不必要的损失。

class Conv(nn.Module):
    # 标准的卷积 参数(输入通道数, 输出通道数, 卷积核大小, 步长, 填充, 组, 扩张, 激活函数)
    default_act = nn.SiLU()  # 默认的激活函数
 
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2维卷积，其中采用了自动填充函数。
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一个batch的特征图均满足均值为0，方差为1的分布规律
        # 如果act=True 则采用默认的激活函数SiLU；如果act的类型是nn.Module，则采用传入的act; 否则不采取任何动作 （nn.Identity函数相当于f(x)=x，只用做占位，返回原始的输入）。
        self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() 
 
    def forward(self, x):  # 前向传播
        return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm
    def forward_fuse(self, x): #  用于Model类的fuse函数融合 Conv + BN 加速推理，一般用于测试/验证阶段
        return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm