人员规范操作行为识别系统 Python基于yolov5

人员规范操作行为识别系统通过Python基于yolov5网络深度学习架构模型，对工厂车间现场人员操作行为是否规范进行实时监测。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。YOLOv3网络是YOLO网络作者根据初代YOLO网络，经过数次改良的产物，具有更好的性能。

在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN+PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。

YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分 割为S×S个单元格， 且每个单元格生成B 个边界框， 由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测， 并计算对应边界框的置信度。

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。

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。