传送带下料口堵塞识别检测系统利用AI视觉识别算法，传送带下料口堵塞识别检测系统通过现场监控摄像头对传送带的运输物料过程进行实时分析和识别。传送带下料口堵塞识别检测系统能够准确判断下料口是否出现堵塞现象，并及时抓拍有关图像进行记录。传送带下料口堵塞识别检测系统一旦发现下料口堵塞，系统会立即发出告警信号，同时将相关图像发送给后台工作人员。后台工作人员收到告警通知后，可以及时采取措施来解决堵塞问题，并恢复正常的生产或物流运输。这样，能够避免因下料口堵塞引发的生产停滞和物流延误，提高生产效率和物流运输的顺畅性。
2018年，作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。
传送带在物流和生产过程中扮演重要的角色，而下料口的堵塞现象往往会导致生产停滞和物流运输的延误。为了及时识别和预警下料口的堵塞情况，基于AI视觉识别算法的传送带下料口堵塞识别检测系统应运而生。通过现场监控摄像头对传送带运输物料过程进行实时监测，一旦发现下料口堵塞现象，立即抓拍并通过告警通知后台相关工作人员进行处理。传送带下料口堵塞识别检测系统基于AI视觉识别算法的传送带下料口堵塞识别检测系统是一项重要且创新的工具。传送带下料口堵塞识别检测系统通过实时监测和识别下料口的堵塞情况，及时发出告警信号，该系统能够帮助企业避免生产停滞和物流延误的风险。
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传送带下料口堵塞识别检测系统具有多项优势。传送带下料口堵塞识别检测系统通过AI视觉识别算法，实现对下料口堵塞情况的准确识别和判断，避免了人工巡查的主观性和延误的问题。其次，传送带下料口堵塞识别检测系统能够实时监测传送带运输物料过程，及时发现下料口堵塞，并通过告警通知后台工作人员进行处理，降低了生产停滞和物流延误的风险。最后，传送带下料口堵塞识别检测系统支持远程监控和操作，方便管理人员对整个系统进行监控和操作。
