裸露土方智能识别系统利用高清监控摄像头覆盖土方工程现场，裸露土方智能识别系统通过计算机视觉深度学习技术对摄像头捕捉到的画面进行实时分析和处理。裸露土方智能识别系统能够准确识别现场土堆的裸露情况，并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。裸露土方智能识别系统一旦系统识别到土堆裸露情况，系统会立即发出预警信号，并将相关图像和记录发送给相关人员或管理者。这样，工程管理者可以及时采取措施来覆盖和保护土堆，确保土地资源的合理利用和环境保护。
在CNN出现之前，对于图像的处理一直都是一个很大的问题，一方面因为图像处理的数据量太大，比如一张512 x 512的灰度图，它的输入参数就已经达到了252144个，更别说1024x1024x3之类的彩色图，这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面，图像在数字化的过程中很难保证原有的特征，这也导致了图像处理的准确率不高。而CNN网络能够很好的解决以上两个问题。对于第一个问题，CNN网络它能够很好的将复杂的问题简单化，将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说，在大部分的场景下，我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中，我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图，我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。
随着土地资源的紧张和土壤环境保护的重要性日益凸显，对土方工程的监管和管理也变得至关重要。为了实时分析和检测现场土堆裸露情况，引入了基于计算机视觉深度学习技术的裸露土方智能识别系统。裸露土方智能识别系统能够对现场画面中的土堆进行实时分析检测，一旦发现土堆超过40%部分裸露，即判定为裸露情况并进行抓拍预警。裸露土方智能识别系统通过实时分析和检测土方裸露情况，该系统能够帮助工程管理者提升土方工程的监管和管理水平，推动土地资源的合理利用和环境保护。我们相信，推广应用该系统将为土方工程带来更有效的监管。
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裸露土方智能识别系统具有多项优势。首先，裸露土方智能识别系统基于计算机视觉深度学习技术，能够准确分析现场土堆的裸露情况，避免了传统人工巡查的不准确性和主观性。其次，裸露土方智能识别系统能够实时监测土方工程现场的土堆情况，并发出及时预警信号，降低了裸露土方对生态环境的损害。最后，系统支持远程监控和操作，方便管理人员实时了解工地的情况并采取必要的措施。综上所述，基于计算机视觉深度学习技术的裸露土方智能识别系统是一项具有重要意义和创新性的工具。