工地烟火AI监控识别分析系统 YOLOv8-CFANZ编程社区

工地烟火AI监控识别分析系统通过yolov8网络模型技术，工地烟火AI监控识别分析系统基于人工智能深度学习视频分析技术，实现对工地或者厂区现场监控区域内的烟火进行实时分析报警。工地烟火AI监控识别分析系统不依赖其他传感设备，直接对厂区及工地现场视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别，工地烟火AI监控识别分析系统将报警信息及时推送给后台值班管理人员，可协助厂区人员提升对监控区域的火焰烟火发生的监控效率。

YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。

具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP（准确率），可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。

工地烟火AI监控识别分析系统 YOLOv8_人工智能

随着社会的发展和人们生活水平的快速提高，大家对厂区及工地现场生产作业安全越来越重视。工地施工作业区域及厂区现场施工作业区域，现场传统的方式主要时依赖后台监控值班操作人员进行画面监控。面对日益庞大的监控内容，整个视频监控系统的有效性无法得到。受各种客观条件的限制，在监控人员工作状态等各种因素的影响下，传统管理方式漏报的概率非常高，这种传统依赖人工的现场监控方式可能直接引起损失的扩大，并且往往浪费很多时间。

# parameters
nc: 3  # number of classes     <============ 修改这里为数据集的分类数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

工地烟火AI监控识别分析系统通过AI视频智能分析系统对厂区及工地现场监控范围进行烟火监测，当工地烟火AI监控识别分析系统发现现场有烟火出现时主动触发抓拍告警并存档，降低重大安全隐患发生的概率，防止明火所带来的财产损失。工地烟火AI监控识别分析系统除了识别现场烟火之外，还可以自动识别未戴安全帽、未穿反光衣识别、未穿工服等风险要素，便于提高现场安全作业管控的效率、稳定性。