工服穿戴檢測算法 工裝穿戴識別算法利用yolo網(wǎng)絡模型圖像識別技術，工服穿戴檢測算法 工裝穿戴識別算法可以準確地識別現(xiàn)場人員是否穿戴了正確的工裝，包括工作服、安全帽等。一旦檢測到未穿戴的情況，將立即發(fā)出警報并提示相關人員進行整改。Yolo意思是You Only Look Once，它并沒有真正的去掉候選區(qū)域，而是創(chuàng)造性的將候選區(qū)和目標分類合二為一，看一眼圖片就能知道有哪些對象以及它們的位置。Yolo模型采用預定義預測區(qū)域的方法來完成目標檢測，具體而言是將原始圖像劃分為 7x7=49 個網(wǎng)格（grid），每個網(wǎng)格允許預測出2個邊框（bounding box，包含某個對象的矩形框），總共 49x2=98 個bounding box。我們將其理解為98個預測區(qū)，很粗略的覆蓋了圖片的整個區(qū)域，就在這98個預測區(qū)中進行目標檢測。

YOLO檢測速度非常快。標準版本的YOLO可以每秒處理 45 張圖像；YOLO的極速版本每秒可以處理150幀圖像。這就意味著 YOLO 可以以小于 25 毫秒延遲，實時地處理視頻。對于欠實時系統(tǒng)，在準確率保證的情況下，YOLO速度快于其他方法。YOLO的結(jié)構非常簡單，就是單純的卷積、池化最后加了兩層全連接，從網(wǎng)絡結(jié)構上看，與前面介紹的CNN分類網(wǎng)絡沒有本質(zhì)的區(qū)別，最大的差異是輸出層用線性函數(shù)做激活函數(shù)，因為需要預測bounding box的位置（數(shù)值型），而不僅僅是對象的概率。所以粗略來說，YOLO的整個結(jié)構就是輸入圖片經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡的變換得到一個輸出的張量。

Yolo先使用ImageNet數(shù)據(jù)集對前20層卷積網(wǎng)絡進行預訓練，然后使用完整的網(wǎng)絡，在PASCAL VOC數(shù)據(jù)集上進行對象識別和定位的訓練。Yolo的最后一層采用線性激活函數(shù)，其它層都是Leaky ReLU。訓練中采用了drop out和數(shù)據(jù)增強（data augmentation）來防止過擬合。將圖片resize成448x448的大小，送入到y(tǒng)olo網(wǎng)絡中，輸出一個 7x7x30 的張量（tensor）來表示圖片中所有網(wǎng)格包含的對象（概率）以及該對象可能的2個位置（bounding box）和可信程度（置信度）。在采用NMS（Non-maximal suppression，非極大值抑制）算法選出最有可能是目標的結(jié)果。

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，它要通知相應的AdapterView做出相應的改變。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)建對應的UI項。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686333.html

到了這里，關于工服穿戴檢測算法 工裝穿戴識別算法的文章就介紹完了。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)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！