城市内涝积水监测预警系统
原创
城市内涝积水监测预警系统通过yolov8网络深度学习框架，算法一旦识别到道路出现积水，城市内涝积水监测预警系统会立即发出预警信号。并及时通知相关人员。城市内涝积水监测预警系统检测速度非常快。标准版本的可以每秒处理 45 张图像；城市内涝积水监测预警系统的极速版本每秒可以处理150帧图像。这就意味着 可以以小于 25 毫秒延迟，实时地处理视频。对于欠实时系统，在准确率保证的情况下，YOLO速度快于其他方法。
def autopad(k, p=None, d=1): # kernel(卷积核), padding(填充), dilation(扩张)
# 返回pad的大小，使得padding后输出张量的shape不变
if d > 1: # 如果采用扩张卷积,则计算扩张后实际的kernel大小
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] #
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自动pad
return p
YOLOv8是目前城市内涝积水监测预警系统系列算法中最新推出的检测算法，城市内涝积水监测预警系统模型算法可以完成检测、分类、分割任务。算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。城市内涝积水监测预警系统和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求。骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
Head部分较yolov5而言有两大改进：1）城市内涝积水监测预警系统换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free。Loss ：1)城市内涝积水监测预警系统模型抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)。Train:城市内涝积水监测预警系统模型训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度。
class Conv(nn.Module):
# 标准的卷积 参数(输入通道数, 输出通道数, 卷积核大小, 步长, 填充, 组, 扩张, 激活函数)
default_act = nn.SiLU() # 默认的激活函数
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2维卷积，其中采用了自动填充函数。
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一个batch的特征图均满足均值为0，方差为1的分布规律
# 如果act=True 则采用默认的激活函数SiLU；如果act的类型是nn.Module，则采用传入的act; 否则不采取任何动作 （nn.Identity函数相当于f(x)=x，只用做占位，返回原始的输入）。
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x): # 前向传播
return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm
def forward_fuse(self, x): # 用于Model类的fuse函数融合 Conv + BN 加速推理，一般用于测试/验证阶段
return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm
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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