加油站ai系统视频监测系统

加油站ai系统视频监测系统通过yolov5网络模型深度学习边缘计算技术，加油站ai系统视频监测系统对现场卸油过程中人员违规离岗、现场灭火器没有按要求正确摆放、加油站ai系统视频监测系统以及卸油前需要遵守静电释放15分钟、打电话、明火烟雾情况、抽烟行为进行自动识别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。

YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。YOLOv5是YOLO系列的一个延申，您也可以看作是基于YOLOv3、YOLOv4的改进作品。YOLOv5没有相应的论文说明，但是作者在Github上积极地开放源代码，通过对源码分析，我们也能很快地了解YOLOv5的网络架构和工作原理。

和YOLOv4一样，对输入的图像进行Mosaic数据增强。Mosaic数据增强的作者也是来自Yolov5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式对不同图像进行拼接。采用Mosaic数据增强方法，不仅使图片能丰富检测目标的背景，而且能够提高小目标的检测效果。并且在BN计算的时候一次性会处理四张图片！骨干网路部分主要采用的是：Focus结构、CSP结构。其中 Focus 结构在YOLOv1-YOLOv4中没有引入，作者将 Focus 结构引入了YOLOv5，用于直接处理输入的图片。Focus重要的是切片操作，4x4x3的图像切片后变成2x2x12的特征图。