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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2025-05-05 05:01:33分类IT科技浏览3881
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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