智能視頻分析系統(tǒng) YOLOv8

伴隨著智能視頻分析系統(tǒng)的迅速進(jìn)步和執(zhí)行，安全性監(jiān)控的廣泛運(yùn)用激發(fā)了智能視頻分析系統(tǒng)和分析技術(shù)性的逐步推進(jìn)科學(xué)研究。在各方面的真實(shí)運(yùn)用中，將人工智能視頻分析關(guān)鍵技術(shù)于傳統(tǒng)式視頻監(jiān)控行業(yè)已變?yōu)橥瓿僧?dāng)代技術(shù)性綜合性視頻管理方法的硬性需求。智能視頻分析系統(tǒng)是一種涉及到數(shù)字圖像處理、計算機(jī)視覺、人工智能等方面的智能視頻分析商品。它可以分析視頻地區(qū)、物件遺留下或遺失、逆向行駛、群體相對密度出現(xiàn)異常等異?，F(xiàn)象，并立即推送警報信息內(nèi)容。

現(xiàn)代目標(biāo)檢測器大部分都會在正負(fù)樣本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，這類 Assigner 大都是動態(tài)分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是靜態(tài)分配策略?？紤]到動態(tài)分配策略的優(yōu)異性，YOLOv8 算法中則直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略簡單總結(jié)為： 根據(jù)分類與回歸的分?jǐn)?shù)加權(quán)的分?jǐn)?shù)選擇正樣本。

智能視頻分析系統(tǒng)可以識別個人行為分析涉及到多種多樣優(yōu)化算法，包含深度學(xué)習(xí)算法、視頻結(jié)構(gòu)型技術(shù)性、圖像識別算法、面部較為優(yōu)化算法、身體鑒別優(yōu)化算法、畫面活體算法、AI3D畫面矯正算法、人或物體移動偵測算法、視覺圖像比對算法、圖片物體前后軌跡算法、人體跟蹤算法等。

class Conv(nn.Module): # 標(biāo)準(zhǔn)的卷積 參數(shù)(輸入通道數(shù), 輸出通道數(shù), 卷積核大小, 步長, 填充, 組, 擴(kuò)張, 激活函數(shù)) default_act = nn.SiLU() # 默認(rèn)的激活函數(shù) def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2維卷積，其中采用了自動填充函數(shù)。 self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一個batch的特征圖均滿足均值為0，方差為1的分布規(guī)律 # 如果act=True 則采用默認(rèn)的激活函數(shù)SiLU；如果act的類型是nn.Module，則采用傳入的act; 否則不采取任何動作 （nn.Identity函數(shù)相當(dāng)于f(x)=x，只用做占位，返回原始的輸入）。 self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): # 前向傳播 return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm def forward_fuse(self, x): # 用于Model類的fuse函數(shù)融合 Conv + BN 加速推理，一般用于測試/驗(yàn)證階段 return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm

目前傳統(tǒng)式的視頻監(jiān)控大多數(shù)起著調(diào)查取證的功效，不可以具有防止和預(yù)警信息的功效。選用視覺效果人工智能視頻個人行為分析技術(shù)性，可完成即時分析、實(shí)時鑒別和即時預(yù)警信息，鑒別視頻中必須預(yù)警信息的操作和姿態(tài)，達(dá)到安全性監(jiān)控情景中不安全行為鑒別的必須。它轉(zhuǎn)變了過去視頻處于被動監(jiān)控的情況，不但僅限于給予視頻照片，還積極智能分析、鑒別和區(qū)別視頻信息內(nèi)容，可以訂制事情種類，一旦出現(xiàn)異?；蚓o急狀況可以立即警報，其在安全領(lǐng)域的運(yùn)用將必然地有利于擺脫人力資源疲憊的局限，進(jìn)而更合理地協(xié)助安全性工作人員解決緊急狀況。