河道非法采砂识别系统
2023-02-18 16:47:34 时间
河道非法采砂识别系统通过yolov5网络架构深度学习技术对指定区域进行实时检测,一旦河道非法采砂识别系统检测到人员非法采砂时,无需人工干预系统会自动告警,同步回传监控管理中心,提醒后台相关人员及时处理。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法,它不是选择图像中有趣的部分,而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法,我们首先需要了解实际预测的是什么。最终,我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域,而是将图像分割成单元格,通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
在YOLO系列算法中,针对不同的数据集,都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段,模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框,计算其与GT框之间的差距,并执行反向更新操作,从而更新整个网络的参数,因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。在YOLOv3和YOLOv4检测算法中,训练不同的数据集时,都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。YOLOv5中将此功能嵌入到代码中,每次训练时,根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框,用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开,具体的指令为parser.add_argument(’–noautoanchor’, action=‘store_ true’, help=‘disable autoanchor check’),如果需要打开,只需要在训练代码时增加–noautoanch or选项即可。
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