骑车不戴头盔智能识别抓拍系统 YOLOv5

骑车不戴头盔智能识别抓拍系统利用先进的机器视觉技术，骑车不戴头盔智能识别抓拍系统通过现场路口监控摄像头接入4-8路代替传统的人工巡逻，实现对骑车人是否佩戴头盔的实时监测。覆盖多个重要路口，确保监控范围广泛且全面。为了确保系统能够及时发现未佩戴头盔的骑车人，每路摄像头附近都安装了一套语音提醒装置。当AI算法检测到有骑车人未佩戴头盔时，装置会立即发出清晰、响亮的语音提醒，引导骑车人及时佩戴头盔，确保自身安全。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：

输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。

YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。

输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络，该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构，而且使用了Focus结构作为基准网络。
Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置，利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块，但是实现的细节有些不同。
Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法，输出端的分支个数不尽相同，通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，从而进一步提升算法的检测精度。

在繁忙的城市交通中，骑行已成为许多人出行的选择。然而，不戴头盔骑行所带来的安全隐患也不容忽视。为了提升骑行安全，减少交通事故，我们引入了一种基于AI人工智能机器视觉分析识别技术的智能识别抓拍系统。监控中心部署了中心管理平台软件，实现对所有路口的AI边缘计算设备的集中管理。这一软件不仅可以实时接收和显示各路口的监控画面，还可以对AI算法的检测数据进行统计和分析，为交通管理部门提供决策支持。

# 检测类
class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    export = False  # onnx export

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()):  # detection layer
        super(Detect, self).__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
        a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
        self.register_buffer('anchors', a)  # shape(nl,na,2)
        self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2))  # shape(nl,1,na,1,1,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv

    def forward(self, x):
        # x = x.copy()  # for profiling
        z = []  # inference output
        self.training |= self.export
        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.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)

                y = x[i].sigmoid()
                y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i]  # xy
                y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

    @staticmethod
    def _make_grid(nx=20, ny=20):
        yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
        return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

骑车不戴头盔智能识别抓拍系统提高了交通管理的效率和智能化水平，更重要的是，它通过持续的语音提醒和宣传教育，促使人们在骑车出行时自觉佩戴头盔，从而养成良好的骑行习惯。这一习惯的养成，将在很大程度上减少因未佩戴头盔而引发的交通事故，为营造一个安全、有序的道路交通安全环境贡献一份力量。随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，将在未来的交通安全管理中发挥更加重要的作用。同时，我们也呼吁广大骑车人自觉佩戴头盔，共同为道路交通安全贡献一份力量。

骑车不戴头盔智能识别抓拍系统 YOLOv5

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