边坡落石灾害监测识别摄像头的核心是先进的 YOLOX+RNN 深度学习算法，边坡落石灾害监测识别摄像头能够快速准确地识别如落石、裂缝、位移等。在实际应用中，摄像头安装在桥梁和公路的关键位置，对边坡进行 24 小时不间断的视频监控。它能够随时捕捉到边坡的动态变化，无论是微小的裂缝扩展，还是突发的落石滑坡，都能被系统敏锐地捕捉到。所有监控到的视频数据都会被完整记录下来，为后续的分析和追溯提供了坚实的数据基础。
YOLOX在YOLO系列的基础上做了一系列的工作，其主要贡献在于：在YOLOv3的基础上，引入了Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free和SimOTA样本匹配的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了一流的检测水平。提出的 YOLOX-L 模型在视频感知挑战赛(CVPR 2021年自动驾驶研讨会)上获得了第一名。作者还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本
为什么提出YOLOX：目标检测分为Anchor Based和Anchor Free两种方式。
在Yolov3、Yolov4、Yolov5中，通常都是采用 Anchor Based的方式，来提取目标框。
Yolox 将 Anchor free 的方式引入到Yolo系列中，使用anchor free方法有如下好处：
降低了计算量，不涉及IoU计算，另外产生的预测框数量较少。
假设feature map的尺度为80x80，anchor based方法在Feature Map上，每个单元格一般设置三个不同尺寸大小的锚框，因此产生3x80x80=19200个预测框。而使用anchor free的方法，仅产生80x80=6400个预测框，降低了计算量。
缓解了正负样本不平衡问题
anchor free方法的预测框只有anchor based方法的1/3，而预测框中大部分是负样本，因此anchor free方法可以减少负样本数，进一步缓解了正负样本不平衡问题。
避免了anchor的调参
anchor based方法的anchor box的尺度是一个超参数，不同的超参数设置会影响模型性能。anchor free方法避免了这一点。
在现代交通基础设施中，桥梁与公路的安全至关重要。边坡落石灾害一直是威胁交通安全的重大隐患，传统的监测手段往往依赖人工巡查，不仅效率低下，而且难以及时发现潜在的危险。如今，随着科技的飞速发展，一种基于 YOLOX+RNN 深度学习算法的边坡落石灾害监测识别摄像头应运而生，为边坡安全监测带来了革命性的改变。它改变了以往依赖人工巡查的被动局面，实现了对边坡安全的实时、智能化监测。随着这一技术的广泛应用，我们有理由相信，桥梁及公路边坡的安全将得到更有力的保障，为人们的出行安全保驾护航。
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
边坡落石灾害监测识别摄像头识别出异常情况，系统会立即启动预警机制。它会迅速向相关人员发送警报信息，包括异常情况的具体位置、类型以及严重程度等详细信息。这使得工作人员能够在第一时间得知危险的存在，及时采取措施进行处理。无论是紧急封锁道路，还是组织人员进行现场勘查和维修，都能在最短的时间内展开行动，大大降低了事故发生的风险。这种基于 YOLOX+RNN 深度学习算法的边坡落石灾害监测识别摄像头，不仅提高了监测效率，还极大地增强了监测的准确性和可靠性。