校园AI防霸凌报警系统利用先进的AI音频分析技术，校园AI防霸凌报警系统能够在没有摄像头的隐私区域，如厕所和宿舍，实时监测异常声音。系统的核心是YOLOv5算法，它能够准确识别出求救声、谩骂声等异常声音，从而触发报警机制。智能防欺凌终端是系统的前线设备，安装在校园的隐私盲区。当识别出异常声音时，智能终端会立即启动声光报警，对现场的欺凌者进行震慑。同时，系统会将预警信息和位置数据同步推送给校园保安和值班老师的电脑或手机上。保安或值班老师收到警报后，可以通过系统进行现场语音讲话，对欺凌行为进行震慑。这种实时的干预可以有效阻止霸凌行为的继续发生。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），指的是一类以序列数据为输入的神经网络模型。与经典的前馈网络不同之处在于，RNN模型处理序列数据能够获取到更多的语义信息、时序信息等。通常，序列数据指的是一条数据内部的元素有顺序关系的数据，如文本、如文章、语句；时序数据，如一周的天气、三个月的股市指数等。通常可用于语音识别、语言模型、机器翻译及时序分析等。
NER（Named Entity Recognize，命名实体识别）任务，表示从自然语言文本中，识别出表示真实世界实体的实体名及其类别，如:
句子（1）: I like eating apple! 中的 apple 指的是 苹果（食物）
句子（2）: The Apple is a great company! 中的 Apple 指的是 苹果（公司）
一般的DNN网络中，输入方式为逐元素输入，即句子内的词单独独立地输入模型进行处理，这将导致上下文信息丢失，这样的结果会导致每个词的输入仅会输出单一结果，与上下文语义无关。如上图示例，若训练集中的苹果一词大部分标记为苹果（食物），则测试阶段所有的苹果也将标记为食物；反之则测试阶段将都标记为公司。
校园霸凌是一个全球性问题，它不仅对受害者的身心健康造成严重影响，也破坏了校园的和谐氛围。随着人工智能技术的飞速发展，我们有了更多手段来预防和应对这一问题。本文将探讨一种基于YOLOv5 AI音频算法分析技术的校园AI防霸凌报警系统，旨在通过技术手段为校园安全提供新的解决方案。这些终端装备有高灵敏度的麦克风，能够捕捉到周围的声音。一旦检测到异常声音，终端会立即将音频数据传输给中央处理系统。该系统的存在本身就是对校园霸凌行为的一种警示，有助于提高学生的法律意识和自我保护意识。
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
校园AI防霸凌报警系统基于YOLOv5 AI音频算法分析技术的防霸凌报警系统，展示了技术在社会问题解决中的潜力和价值。同时，校园AI防霸凌报警系统强调了在技术应用中保护个人隐私和实时响应的重要性，以及通过技术手段进行教育和预防的长远意义。治理校园霸凌，事前预防的意义远远大于事后惩治。校园AI防霸凌报警系统不仅是一种技术手段，更是一种人文关怀的体现。通过技术与人文的结合，我们能够为学生创造一个更加安全、和谐的学习环境。