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学校爬围墙有什么后果(学校围墙攀爬识别检测预警 python)

时间2025-07-30 04:53:56分类IT科技浏览5378
导读:学校围墙攀爬识别检测预警通过python+yolo网络模型深度学习技术,学校围墙攀爬识别检测预警算法能主动识别分析出学生翻墙、打架事件、人群聚集事件、人员倒地倒事件、区域闯入事件、违规攀爬事件,通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率。Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C /...

学校围墙攀爬识别检测预警通过python+yolo网络模型深度学习技术                ,学校围墙攀爬识别检测预警算法能主动识别分析出学生翻墙                 、打架事件                          、人群聚集事件        、人员倒地倒事件            、区域闯入事件                          、违规攀爬事件                         ,通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率                。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            。

目标检测架构分为两种                        ,一种是two-stage                  ,一种是one-stage    ,区别就在于 two-stage 有region proposal过程                        ,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别                      ,而one-stage直接从图片生成位置和类别                        。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法              。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果        。YOLO 一共发布了五个版本                    ,其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础                          ,后面的系列就是在第一版基础上的改进     ,为的是提升性能                        。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法                ,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来                         ,从而做到了高效            、灵活和泛化性能好                  。

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测          ,核心思想就是利用整张图作为网络的输入            ,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别                        ,Yolo意思是You Only Look Once              ,它并没有真正的去掉候选区域        ,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一                        ,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置    。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测                  ,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid)    ,每个网格允许预测出2个边框(bounding box                        ,包含某个对象的矩形框)                      ,总共 49x2=98 个bounding box                        。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域                    ,就在这98个预测区中进行目标检测                      。

 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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