河道采砂实时监测系统通过python+yolov5网络模型技术,河道采砂实时监测系统能够对河道两岸非法采砂船进行7*24小时自动检测识别,河道采砂实时监测系统发现违规采砂行为(采砂船),不需人为干预自动抓拍告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
目标检测架构分为两种,一种是two-stage,一种是one-stage,区别就在于 two-stage 有region proposal过程,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别,而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。我们选择当下YOLOv5卷积神经网络YOLOv5来进行河道采砂识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
YOLOv5目标检测算法的整体框图。对于一个目标检测算法而言,我们通常可以将其划分为4个通用的模块,具体包括:输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端,对应于上图中的4个红色模块。YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608,该阶段通常包含一个图像预处理阶段,即将输入图像缩放到网络的输入大小,并进行归一化等操作。在网络训练阶段,YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度;并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络,该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构,而且使用了Focus结构作为基准网络。
Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置,利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块,但是实现的细节有些不同。
Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法,输出端的分支个数不尽相同,通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数,从而进一步提升算法的检测精度。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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