监狱视频智能分析系统解决方案包括视频AI行为智能分析预警是一套可以独立运行的监狱视频智能分析系统。仅需在原有监控终端设备上的基础上，增加一台智能预警分析盒子，基于智能视频分析盒子实现监控系统智能预警功能。当视频监控划分的视野范围内发生事先预设的事件，如人员倒地、求救、入侵、打架、未佩戴安全帽等，以及出现手机、剪刀、小刀等，便立即触发报警并进入紧急预案模式。
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。
视频监控智能分析系统实时检测监狱现场行为事件如下：1.监狱场景人员倒地不起检测2.看守所监狱人员异常聚集检测3.监狱活动区域单人独处检测4.监狱区域看防检测5.打架检测6.滞留徘徊检测
智慧监狱视频智能分析系统优势如下：
1.算法+软硬一体的AI标准化产品，即插即用：兼容各大品牌摄像头
2.标准化的软硬件接口+标准化的部署方式
3.自动完成场景数据采集、模型训练与边侧更新
4.产品交付形态：智能分析盒
5.智能分析盒内嵌：AI算法、AI芯片、软件 即插即用
6.盒子接电源和摄像头：即插即用
7.电脑装客户端接收预警消息和图片
8.手机端接收消息推送
9.100毫秒内完成识别感知到执行报警（控制）
10.支持根据客户现场实际项目场景需求进行算法定制
# 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)
