校园安全Ai视频分析预警算法通过yolov5 python深度学习算法网络模型，校园安全Ai视频分析预警算法对学生的行为进行智能监测和预警如识别学生打架斗殴、抽烟、翻墙、倒地以及异常聚集等行为，及时发出预警通知。校园安全Ai视频分析预警算法YOLO模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。校园安全Ai视频分析预警算法采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。校园安全Ai视频分析预警算法基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，校园安全Ai视频分析预警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。校园安全Ai视频分析预警算法主要的改进思路如下所示：
输入端：校园安全Ai视频分析预警算法在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
Neck网络：校园安全Ai视频分析预警算法目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN PAN结构；
Head输出层：校园安全Ai视频分析预警算法输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。
