国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

礦井人員視頻行為分析算法 opencv

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了礦井人員視頻行為分析算法 opencv。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

礦井人員視頻行為分析算法通過opencv+python網(wǎng)絡(luò)模型技術(shù),礦井人員視頻行為分析算法實時監(jiān)測人員的作業(yè)行為,并與安全標準進行比對,可以及時發(fā)現(xiàn)不符合安全要求的行為,預(yù)防事故的發(fā)生。OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library,是一個跨平臺的計算機視覺處理開源軟件庫,是由Intel公司俄羅斯團隊發(fā)起并參與和維護,支持與計算機視覺和機器學(xué)習(xí)相關(guān)的眾多算法,以BSD許可證授權(quán)發(fā)行,可以在商業(yè)和研究領(lǐng)域中免費使用。OpenCV可用于開發(fā)實時的圖像處理、計算機視覺以及模式識別程序,該程序庫也可以使用英特爾公司的IPP進行加速處理。

OpenCV基于C++實現(xiàn),同時提供python, Ruby, Matlab等語言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,結(jié)合了OpenCV C++API和Python語言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系統(tǒng)平臺上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在積極開發(fā)中。完善的傳統(tǒng)計算機視覺算法,涵蓋主流的機器學(xué)習(xí)算法,同時添加了對深度學(xué)習(xí)的支持。OpenCV-Python使用Numpy,這是一個高度優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫操作庫,具有MATLAB風(fēng)格的語法。所有OpenCV數(shù)組結(jié)構(gòu)都轉(zhuǎn)換為Numpy數(shù)組。這也使得與使用Numpy的其他庫(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。

OpenCV-Python是一個Python綁定庫,旨在解決計算機視覺問題。Python是一種由Guido van Rossum開發(fā)的通用編程語言,它很快就變得非常流行,主要是因為它的簡單性和代碼可讀性。它使程序員能夠用更少的代碼行表達思想,而不會降低可讀性。與C / C++等語言相比,Python速度較慢。也就是說,Python可以使用C / C++輕松擴展,這使我們可以在C / C++中編寫計算密集型代碼,并創(chuàng)建可用作Python模塊的Python包裝器。這給我們帶來了兩個好處:首先,代碼與原始C / C++代碼一樣快(因為它是在后臺工作的實際C++代碼),其次,在Python中編寫代碼比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++實現(xiàn)的Python包裝器。

礦井人員視頻行為分析算法 opencv,算法,opencv,人工智能,計算機視覺,深度學(xué)習(xí)

Adapter接口定義了如下方法:

public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)

Adapter表示一個數(shù)據(jù)源,這個數(shù)據(jù)源是有可能發(fā)生變化的,比如增加了數(shù)據(jù)、刪除了數(shù)據(jù)、修改了數(shù)據(jù),當數(shù)據(jù)發(fā)生變化的時候,它要通知相應(yīng)的AdapterView做出相應(yīng)的改變。為了實現(xiàn)這個功能,Adapter使用了觀察者模式,Adapter本身相當于被觀察的對象,AdapterView相當于觀察者,通過調(diào)用registerDataSetObserver方法,給Adapter注冊觀察者。

public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)

通過調(diào)用unregisterDataSetObserver方法,反注冊觀察者。

public abstract int getCount () 返回Adapter中數(shù)據(jù)的數(shù)量。

public abstract Object getItem (int position)

Adapter中的數(shù)據(jù)類似于數(shù)組,里面每一項就是對應(yīng)一條數(shù)據(jù),每條數(shù)據(jù)都有一個索引位置,即position,根據(jù)position可以獲取Adapter中對應(yīng)的數(shù)據(jù)項。

public abstract long getItemId (int position)

獲取指定position數(shù)據(jù)項的id,通常情況下會將position作為id。在Adapter中,相對來說,position使用比id使用頻率更高。

public abstract boolean hasStableIds ()

hasStableIds表示當數(shù)據(jù)源發(fā)生了變化的時候,原有數(shù)據(jù)項的id會不會發(fā)生變化,如果返回true表示Id不變,返回false表示可能會變化。Android所提供的Adapter的子類(包括直接子類和間接子類)的hasStableIds方法都返回false。

public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)

getView是Adapter中一個很重要的方法,該方法會根據(jù)數(shù)據(jù)項的索引為AdapterView創(chuàng)建對應(yīng)的UI項。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-604372.html

到了這里,關(guān)于礦井人員視頻行為分析算法 opencv的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

相關(guān)文章

  • 視頻行為分析——視頻圖像轉(zhuǎn)換與ffmpeg相關(guān)操作

    工具類說明 1.1 視頻輸出gif 1.2 將文件夾下圖片轉(zhuǎn)視頻 2.1 ffmpeg安裝 FFmpeg 的官方網(wǎng)站(https://ffmpeg.org/)上找到更詳細的安裝文檔和指南。 2.1.1 linux 安裝 編譯安裝:如果你需要更新或自定義的 FFmpeg 版本,你可以從源代碼編譯安裝。你可以從 FFmpeg 的官方網(wǎng)站下載源代碼,并按

    2024年02月11日
    瀏覽(19)
  • 考生作弊行為分析算法

    考生作弊行為分析算法

    考生作弊行為分析系統(tǒng)利用python+yolo系列網(wǎng)絡(luò)模型算法框架,考生作弊行為分析算法利用圖像處理和智能算法對考生的行為進行分析和識別,經(jīng)過算法服務(wù)器的復(fù)雜計算和邏輯判斷,算法將根據(jù)考生行為的特征和規(guī)律,判定是否存在作弊行為。Yolo模型采用預(yù)定義預(yù)測區(qū)域的方

    2024年02月10日
    瀏覽(20)
  • 小研究 - 一種復(fù)雜微服務(wù)系統(tǒng)異常行為分析與定位算法(二)

    小研究 - 一種復(fù)雜微服務(wù)系統(tǒng)異常行為分析與定位算法(二)

    針對極端學(xué)生化偏差(Extreme Studentized Deviate,ESD)算法只能對單變量數(shù)據(jù)進行異常檢測,難以對多變量數(shù)據(jù)進行異常行為度量,提出一種復(fù)雜微服務(wù)系統(tǒng)異常行為分析與定位(Multivariate Seasonal Hybri

    2024年02月14日
    瀏覽(25)
  • 基于VGG-16+Android+Python的智能車輛駕駛行為分析—深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用(含全部工程源碼)+數(shù)據(jù)集+模型(四)

    基于VGG-16+Android+Python的智能車輛駕駛行為分析—深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用(含全部工程源碼)+數(shù)據(jù)集+模型(四)

    本項目采用VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型,使用Kaggle開源數(shù)據(jù)集,旨在提取圖片中的用戶特征,最終在移動端實現(xiàn)對不良駕駛行為的識別功能。 首先,通過使用VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型,本項目能夠深入學(xué)習(xí)和理解駕駛場景圖像中的特征。VGG-16是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),特別適用于圖像識別任務(wù),通過

    2024年02月03日
    瀏覽(27)
  • 目標檢測算法之YOLOv5在乒乓球賽事中運動員行為分析領(lǐng)域的應(yīng)用實例詳解(基礎(chǔ)版--上)

    目錄 YOLOv5乒乓球賽事中運動員行為分析 優(yōu)化措施 優(yōu)化代碼 繼續(xù)優(yōu)化 在乒乓球賽事中,YOLOv5可以應(yīng)用于運動員行為分析,通過實時識別和追蹤運動員的動作,幫助教練分析技術(shù)動作,或者為觀眾提供更豐富的觀賽體驗。下面是一個簡單的應(yīng)用實例和相關(guān)代碼片段。 首先,需

    2024年02月22日
    瀏覽(112)
  • 【數(shù)據(jù)分析】客戶分析行為分析

    【數(shù)據(jù)分析】客戶分析行為分析

    下面列舉了幾種客戶行為分析模型。 (1)WHAT——是什么,目的是什么,做什么工作。 (2)WHY——為什么要做,可不可以不做,有沒有替代方案。 (3)WHO——誰,由誰來做。 (4)WHEN——何時,什么時間做,什么時機最適宜。 (5)WHERE——何處,在哪里做。 (6)HOW ——

    2024年02月11日
    瀏覽(21)
  • 用戶行為分析zhi應(yīng)用分析模型

    (1)基于AARRR漏斗模型分析用戶行為 本文通過常用的電商數(shù)據(jù)分析指標,采用AARRR漏斗模型拆解用戶進入APP后的每一步行為。AARRR模型是根據(jù)用戶使用產(chǎn)品全流程的不同階段進行劃分的,針對每一環(huán)節(jié)的用戶流失情況分析出不同環(huán)節(jié)的優(yōu)化優(yōu)先級 AARRR漏斗模型 (2)基于RFM模型

    2023年04月08日
    瀏覽(28)
  • Spark項目實戰(zhàn)—電商用戶行為分析

    Spark項目實戰(zhàn)—電商用戶行為分析

    我們看看在實際的工作中如何使用這些 API 實現(xiàn)具體的需求。這些需求是電商網(wǎng)站的真實需求,所以在實現(xiàn)功能前,咱們必須先將數(shù)據(jù)準備好。 上面的數(shù)據(jù)圖是從數(shù)據(jù)文件中截取的一部分內(nèi)容,表示為電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù),主要 包含用戶的 4 種行為:搜索,點擊,下單,

    2024年02月08日
    瀏覽(17)
  • 數(shù)倉用戶行為數(shù)據(jù)分析

    分層優(yōu)點:復(fù)雜的東西可以簡單化、解耦(屏蔽層作用)、提高復(fù)用、方便管理 SA 貼源? 數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)與源系統(tǒng)保持一致 shm 歷史層? 針對不同特征的數(shù)據(jù)做不同算法,目的都是為了得到一份完整的數(shù)據(jù) PDM 明細層 做最細粒度的數(shù)據(jù)明細,最高擴展性和靈活性,企業(yè)級的數(shù)據(jù)

    2024年02月08日
    瀏覽(21)
  • java校園行為分析預(yù)警管理系統(tǒng)

    java校園行為分析預(yù)警管理系統(tǒng)

    目 ?錄 摘 ?要?? ?II ABSTRACT?? ?III 第一章 緒論?? ?1 1.1研究背景?? ?1 1.2選題目的?? ?1 1.3本文研究內(nèi)容?? ?2 第二章 ?開發(fā)技術(shù)介紹?? ?3 2.1開發(fā)工具介紹?? ?3 2.2 JAVA技術(shù)介紹?? ?3 2.3 MYSQL數(shù)據(jù)庫介紹?? ?4 第三章 ?系統(tǒng)需求分析?? ?6 3.1可行性分析?? ?6 3.1.1技術(shù)可

    2023年04月08日
    瀏覽(24)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包