人员异常徘徊智能监测 yolov5

人员异常徘徊智能监测基于yolov5m模型算法对关键区域进行实时检测，人员异常徘徊智能监测用到的YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题，因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。而其他主流网络，大多数需要对已经过神经网络处理输出的图像进行再处理。

其实最大的问题就是行人重识别部分，一个人还好，如果是多人的话，个体之间的特征如果类似，那么可能会识别的id互换，那么保存的轨迹坐标会发生很大的变化，在轨迹绘画的时候也会变得很乱。使用deep_sort是为了区分不同的个体，但无法识别离开视频再回来的人是同一个人。
所以需要使用行人重识别再进行判断。行人重识别就是将track_id变更为正确的id，这是在给每个跟踪的人分配唯一的跟踪id的前提下进行的。在我的代码中，我是直接设置定死的，这样是不对的。合理的是每个人的跟踪id先由deep+sort分配，如果行人重识别中有记录，那就修正为对应id。

Adapter接口定义了如下方法：

public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)
Adapter表示一个数据源，这个数据源是有可能发生变化的，比如增加了数据、删除了数据、修改了数据，当数据发生变化的时候，它要通知相应的AdapterView做出相应的改变。为了实现这个功能，Adapter使用了观察者模式，Adapter本身相当于被观察的对象，AdapterView相当于观察者，通过调用registerDataSetObserver方法，给Adapter注册观察者。

public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)
通过调用unregisterDataSetObserver方法，反注册观察者。

public abstract int getCount () 返回Adapter中数据的数量。

public abstract Object getItem (int position)
Adapter中的数据类似于数组，里面每一项就是对应一条数据，每条数据都有一个索引位置，即position，根据position可以获取Adapter中对应的数据项。

public abstract long getItemId (int position)
获取指定position数据项的id，通常情况下会将position作为id。在Adapter中，相对来说，position使用比id使用频率更高。

public abstract boolean hasStableIds ()
hasStableIds表示当数据源发生了变化的时候，原有数据项的id会不会发生变化，如果返回true表示Id不变，返回false表示可能会变化。Android所提供的Adapter的子类（包括直接子类和间接子类）的hasStableIds方法都返回false。

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