工厂车间非授权人员闯入报警方案 cnn-爱代码爱编程

工厂车间非授权人员闯入报警系统采用了yolov7模型的AI视觉算法技术，工厂车间非授权人员闯入报警系统通过识别监控画面中的人员，能够实时检测并识别出非车间人员的闯入行为。一旦系统检测到非授权人员进入禁止进入区域，立即发出报警信号，通知现场的安保人员注意并采取必要措施。同时，系统还与外接音响连接，可以在车间内播报声音，告知现场人员哪个区域有非车间人员闯入，提醒他们进行确认。

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。

在工厂等场景中，非授权人员的闯入可能对安全和生产秩序造成威胁。为了提高现场安保管理水平，基于yolov7模型AI视觉算法的工厂车间非授权人员闯入报警系统应运而生。工厂车间非授权人员闯入报警系统是一项利用yolov7模型AI视觉算法技术的技术创新。工厂车间非授权人员闯入报警系统通过实时监控和识别非车间人员的闯入行为，及时发出报警信号，提醒现场人员采取措施，保障现场的安全工厂车间非授权人员闯入报警系统致力于为工厂等场景提供更智能、高效的解决方案，共同推进安保管理水平的提升。

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

工厂车间非授权人员闯入报警系统的应用范围广泛，特别适用于对车间安全管理要求较高的场景。传统上，人工巡逻和手动监控容易出现疏漏和误判。而基于yolov7模型的AI视觉算法可以有效准确地识别非车间人员的闯入行为，确保现场的安全。该系统的应用有助于提高安全管理的效率和准确性，减少人力成本和安全风险。在设计和应用过程中，我们注重算法的优化和智能化。通过大量的数据训练和算法优化，工厂车间非授权人员闯入报警系统具有较高的识别准确性和稳定性，可以应对各种复杂的场景和人员情况。