加油站安全风险监测预警系统 YOLOv3

加油站安全风险监测预警系统可以通过对加油站设备、环境、人员等方面进行监测，加油站安全风险监测预警系统实现对加油站的全面监管。例如，在加油站油罐区中，加油站安全风险监测预警系统可以对加油站人员抽烟打电话、明火烟雾等环境安全隐患进行自动识别，及时发出预警，避免因现场人员违规行为等不恰当的操作而导致的人员伤亡和财产损失。

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。

作为重要的能源供应场所，加油站的安全问题一直备受关注。为了解决加油站的安全隐患，近年来，加油站安全风险监测预警系统开始被广泛应用于加油站中，成为了智能化安全监管的新突破。加油站安全风险监测预警系统可以通过对便利店的监控记录、商品销售情况等进行监测，识别出是否存在盗窃、火灾等安全隐患，及时发出预警，保障加油站的安全。

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

加油站安全风险监测预警系统是一种智能化安全监管的新突破，加油站安全风险监测预警系统可以对卸油作业过程中灭火器的正确放置、静电释放操作规范等作业状态进行实时监控、有效地提高加油站的安全生产水平，防范因人员危险行为、物的危险行为所导致的安全事故的发生。未来，加油站安全风险监测预警系统将会得到更广泛的应用，并为加油站的安全生产提供更加有力的支持。