骑电瓶车违规载人识别抓拍系统基于YOLOv12和Transformer架构深度学习算法，骑电瓶车违规载人识别抓拍系统通过集成AI大模型，能够自动识别电动自行车骑行人员的违法违章行为，包括但不限于非占机、违规载人、未佩戴安全头盔、逆行、闯红灯、加装伞具等常见违规行为。骑电瓶车违规载人识别抓拍系统通过高清摄像头捕捉道路上的电瓶车骑行画面，并利用先进的AI算法对画面中的骑行者违规载人进行实时识别。一旦发现违规行为，系统会立即触发抓拍机制，将违规行为的图像和视频资料保存下来，为后续的提供有力证据。

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
以下是Transformer的一些重要组成部分和特点：

自注意力机制（Self-Attention）：这是Transformer的核心概念之一，它使模型能够同时考虑输入序列中的所有位置，而不是像循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）一样逐步处理。自注意力机制允许模型根据输入序列中的不同部分来赋予不同的注意权重，从而更好地捕捉语义关系。
多头注意力（Multi-Head Attention）：Transformer中的自注意力机制被扩展为多个注意力头，每个头可以学习不同的注意权重，以更好地捕捉不同类型的关系。多头注意力允许模型并行处理不同的信息子空间。
堆叠层（Stacked Layers）：Transformer通常由多个相同的编码器和解码器层堆叠而成。这些堆叠的层有助于模型学习复杂的特征表示和语义。
位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer没有内置的序列位置信息，它需要额外的位置编码来表达输入序列中单词的位置顺序。
残差连接和层归一化（Residual Connections and Layer Normalization）：这些技术有助于减轻训练过程中的梯度消失和爆炸问题，使模型更容易训练。
编码器和解码器：Transformer通常包括一个编码器用于处理输入序列和一个解码器用于生成输出序列，这使其适用于序列到序列的任务，如机器翻译。

在城市的清晨与黄昏，电瓶车像潮水般穿行于街巷。它们轻便、环保，却也因部分骑行者的不规范操作而埋下安全隐患。如何让“小电驴”守规矩，成为城市治理的一道新命题。骑电瓶车违规载人识别抓拍系统，正试图用AI的“第三只眼”，在分秒之间完成“发现—判断—取证”的闭环，让治理既有速度，也有温度。本系统采用最新发布的YOLOv12作为目标检测主干，利用其深层聚合特征金字塔与动态标签分配策略，将电瓶车、骑行者、后座载人、雨伞等细粒度目标的平均检测精度大幅提升。

# 根据配置的.yaml文件搭建模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None):  # model, input channels, number of classes
        super(Model, self).__init__()
        if isinstance(cfg, dict):
            self.yaml = cfg  # model dict
        else:  # is *.yaml
            import yaml  # for torch hub
            self.yaml_file = Path(cfg).name
            with open(cfg) as f:
                self.yaml = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)  # model dict

        # Define model
        ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch)  # input channels
        if nc and nc != self.yaml['nc']:
            logger.info('Overriding model.yaml nc=%g with nc=%g' % (self.yaml['nc'], nc))
            self.yaml['nc'] = nc  # override yaml value
        self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch])  # model, savelist
        self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])]  # default names
        # print([x.shape for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, 64, 64))])

        # Build strides, anchors
        m = self.model[-1]  # Detect()
        if isinstance(m, Detect):
            s = 256  # 2x min stride
            m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))])  # forward
            m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1)
            check_anchor_order(m)
            self.stride = m.stride
            self._initialize_biases()  # only run once
            # print('Strides: %s' % m.stride.tolist())

        # Init weights, biases
        initialize_weights(self)
        self.info()
        logger.info('')

    def forward(self, x, augment=False, profile=False):
        if augment:
            img_size = x.shape[-2:]  # height, width
            s = [1, 0.83, 0.67]  # scales
            f = [None, 3, None]  # flips (2-ud, 3-lr)
            y = []  # outputs
            for si, fi in zip(s, f):
                xi = scale_img(x.flip(fi) if fi else x, si, gs=int(self.stride.max()))
                yi = self.forward_once(xi)[0]  # forward
                # cv2.imwrite(f'img_{si}.jpg', 255 * xi[0].cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))[:, :, ::-1])  # save
                yi[..., :4] /= si  # de-scale
                if fi == 2:
                    yi[..., 1] = img_size[0] - yi[..., 1]  # de-flip ud
                elif fi == 3:
                    yi[..., 0] = img_size[1] - yi[..., 0]  # de-flip lr
                y.append(yi)
            return torch.cat(y, 1), None  # augmented inference, train
        else:
            return self.forward_once(x, profile)  # single-scale inference, train

骑电瓶车违规载人识别抓拍系统在城市主干道、学校商圈、城乡接合部等重点区域布设摄像头与边缘计算节点，支持 7×24 小时 30fps 无间断采集。一旦发现驾驶员未佩戴头盔、车辆逆行或违规载人等违章行为，系统便能瞬间做出反应，并通过高清摄像头抓拍下清晰的照片或视频记录。城市治理的终极目标，不是让技术成为冰冷的“罚款机器”，而是让每一次抓拍都成为一次善意的提醒。当AI学会“看见”危险，也学会“尊重”人，我们的街道才会更安全、更有序，也更有烟火气。