抽烟行为监测识别系统 yolov5
抽烟行为监测识别系统通过python+yolov5网络深度学习技术,对画面中人员抽烟行为进行主动识别检测。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。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。其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。
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。解决思路之一就是减少要分类的子区域,这就是R-CNN的一个改进策略,其采用了selective search方法来找到最有可能包含目标的子区域(Region Proposal),其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域,这会提升效率。
Yolo的CNN网络将输入的图片分割成S×SS×S网格,然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标,可以看到这个目标的中心落在左下角一个单元格内,那么该单元格负责预测这个狗。每个单元格会预测BB个边界框(bounding box)以及边界框的置信度(confidence score)。所谓置信度其实包含两个方面,一是这个边界框含有目标的可能性大小,二是这个边界框的准确度。很多人可能将Yolo的置信度看成边界框是否含有目标的概率,但是其实它是两个因子的乘积,预测框的准确度也反映在里面。
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。
public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)
getView是Adapter中一个很重要的方法,该方法会根据数据项的索引为AdapterView创建对应的UI项。
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