校园学生防欺凌AI预警系统 YOLOv5

校园学生防欺凌AI预警系统通过在现场安装音频终端和摄像头，校园学生防欺凌AI预警系统实现对校园关键区域的全面监控。AI音频分析技术能够实时分析现场音频，捕捉到可能的欺凌行为中的敏感词汇或者异常声音，如争吵、哭泣等。一旦系统检测到潜在的欺凌行为，它将立即触发报警，并启动双向对讲功能，及时预警至值班老师，使老师能够迅速响应并采取相应措施。此外，系统还提供了手动一键呼叫功能，学生在遇到紧急情况时可以通过该功能直接向校园安全中心求助。

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。

校园欺凌事件一直是社会关注的焦点问题，它不仅对受害者的身心健康造成严重影响，也破坏了校园的和谐氛围。为了有效预防和及时处理校园欺凌事件，校园学生防欺凌AI预警系统应运而生，它基于AI人工智能机器音频视觉分析识别技术，为校园安全提供了一种全新的智能解决方案。在后续的纠纷处理中，可以通过音频回溯功能，对欺凌事件进行全面的分析和评估，为事件的处理提供有力的证据支持。这种数据留档和回溯机制，大大提高了校园欺凌事件处理的透明度和公正性。

# 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)

    @staticmethod
    def _make_grid(nx=20, ny=20):
        yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
        return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

校园学生防欺凌AI预警系统特别关注宿舍、卫生间、校园周界、楼顶天台、监控死角等传统监控难以覆盖的区域。校园学生防欺凌AI预警系统通过智能化的音频视觉分析，系统能够有效识别这些区域的恶性欺凌事件，并及时报警和处置，最大程度减少恶性欺凌事件的发生。实现了安全事故从事后疏导到事前预防与及时制止的转变。通过智能化的预警和报警机制，校园学生防欺凌AI预警系统为学生提供了一个更加安全的学习环境，同时也为校园安全管理工作带来了革命性的改进。