政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别算法

人员睡岗离岗玩手机识别算法通过python+yolo系列网络框架算法模型,人员睡岗离岗玩手机识别算法利用图像识别和行为分析,识别出睡岗、离岗和玩手机等不符合规定的行为,并发出告警信号以提醒相关人员。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法,其是一个统一的框架,其速度更快,而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。

Yolo采用卷积网络来提取特征,然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型,包含24个卷积层和2个全连接层,如图8所示。对于卷积层,主要使用1x1卷积来做channle reduction,然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层,采用Leaky ReLU激活函数:max(x,0.1x)max(x,0.1x)。但是最后一层却采用线性激活函数。除了上面这个结构,文章还提出了一个轻量级版本Fast Yolo,其仅使用9个卷积层,并且卷积层中使用更少的卷积核。

政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别算法_第1张图片

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。

你可能感兴趣的:(算法,YOLO,计算机视觉,人工智能,深度学习)