化工廠液體泄漏識別預警基于圖像識別算法是計算機視覺的基礎算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，化工廠液體泄漏識別這類算法主要是判斷圖片中目標的種類液體泄漏識別預警自動識別監(jiān)控視頻中機械管道是否存在液體泄漏行為。如檢測到液體泄漏，立即反饋給后臺人員及時處理。

要對圖片中一個物體進行分類，首先要解決如何從圖片中發(fā)現(xiàn)這個物體，最直觀的方法就是用不同尺寸的方框進行掃描，這個方框可以被稱為window，和要得到的物體尺寸是兩回事。這就是RNN的方法，但這種方法計算量大，因此出現(xiàn)了Yolo，其核心思想就體現(xiàn)在如何從一張圖像準確獲取目標的方法上。

至于目標檢測的用處，現(xiàn)在最大的場景就是無人駕駛，在無人駕駛中，需要實時檢測出途中的人、車、物體、信號燈、交通標線等，再通過融合技術將各類傳感器獲得的數(shù)據(jù)提供給控制中心進行決策。而目標檢測相當于無人駕駛系統(tǒng)的眼睛。在目標檢測技術領域，有包含region proposals提取階段的兩階段(two-stage)檢測框架如R-CNN/Fast-RCNN/R-FCN等。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與硬件加速器實現(xiàn)圖像識別系統(tǒng)的第二部分是 CNN 加速器，CNN 加速器的實現(xiàn)包含訓練與推理兩個階段。一是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，提取相應的權重值和偏置值，即訓練階段。二是根據(jù)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并做硬件加速，提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡運算的速率，即推理階段。CNN 網(wǎng)絡訓練完畢后，采用 PyTorch 神經(jīng)網(wǎng)絡框架將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其參數(shù)保存在pt 文件中。而 PyTorch 神經(jīng)網(wǎng)絡框架提供了 load 方法，可以很方便地讀取文件中保存的參數(shù)，但輸出格式為張量，無法直接使用。故先轉(zhuǎn)換為 Numpy[61]的數(shù)據(jù)格式，再提取其中的參數(shù)，以固定的格式保存數(shù)據(jù)。

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