攀高识别预警系统通过yolov7网络模型技术，攀高识别预警系统对人员违规抽烟、打架斗殴、异常倒地、翻越围墙、异常聚集、打电话、区域侵入等行为分析等立即抓拍及时触发告警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。

YOLOv7 研究团队提出了基于 ELAN 的扩展 E-ELAN，新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方式组合不同组的特征。这种操作方式可以增强不同特征图学得的特征，改进参数的使用和计算效率。无论梯度路径长度和大规模 ELAN 中计算块的堆叠数量如何，它都达到了稳定状态。如果无限堆叠更多的计算块，可能会破坏这种稳定状态，参数利用率会降低。新提出的 E-ELAN 使用 expand、shuffle、merge cardinality 在不破坏原有梯度路径的情况下让网络的学习能力不断增强。

在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后，每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组，再将它们连接在一起。此时，每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后，该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构，E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。因此，对基于串联的模型，我们不能单独分析不同的扩展因子，而必须一起考虑。该研究提，即在对基于级联的模型进行扩展时，只需要对计算块中的深度进行扩展，其余传输层进行相应的宽度扩展。这种复合扩展方法可以保持模型在初始设计时的特性和最佳结构。