yolov5电子围栏

### 使用YOLOv5实现电子围栏功能

为了使用YOLOv5实现电子围栏功能，主要涉及以下几个方面的工作：

#### 创建自定义配置文件
创建一个适合特定安防任务需求的YOLOv5配置文件至关重要。该配置文件应明确规定模型架构、目标类别以及输入图像尺寸等参数[^1]。

# 自定义yolov5s.yaml的一部分展示
nc: 1  # 类别数量，对于翻越行为可能只需要一类
depth_multiple: 0.33  # 模型深度系数
width_multiple: 0.50  # 模型宽度系数
...

#### 准备训练数据集
针对电子围栏应用场景收集并标注相应的图片或视频片段作为训练样本。确保数据集中包含了足够的正负样例以便让模型学习到有效的特征表示[^4]。

#### 安装依赖环境
完成NVIDIA GPU驱动程序、PyTorch框架及其对应的CUDA版本和cuDNN库的安装工作，从而构建起支持GPU加速计算的良好开发平台[^3]。

#### 编写代码逻辑
编写Python脚本读取摄像头流或者本地存储介质内的多媒体资源；调用OpenCV库处理每一帧画面，并将其送入已训练完毕的YOLOv5模型当中执行推理操作；最后依据返回的结果判断是否存在非法入侵情况发生，在必要时触发警报机制通知相关人员采取措施予以制止[^2]。

import cv2
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
import torch

def detect_fence_crossing(frame_path_or_stream):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    model = attempt_load('path/to/yolov5_weights', map_location=device)

    img_size = 640
    conf_thres = 0.4
    iou_thres = 0.5
    
    cap = cv2.VideoCapture(frame_path_or_stream)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        img = letterbox(frame, new_shape=img_size)[0]
        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW
        img = np.ascontiguousarray(img).astype(np.float32)/255.
        
        with torch.no_grad():
            pred = model(torch.from_numpy([img]).to(device))
            
        det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0]

        if len(det):  
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], frame.shape).round()

            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                label = f'{conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, frame, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)
                
                # 如果检测到了跨越动作，则发出警告信号或其他响应策略
                
        cv2.imshow("Fence Crossing Detection", frame)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord('q'):
            break
            
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()