占道经营出店摆摊监测识别python-创新互联

占道经营出店摆摊监测识别通过python基于yolov7网络架构深度学习模型,对现场画面中检测到出店摆摊违规经营或者流动商贩占道经营时,立即抓拍告警同步后台。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。

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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。

在YOLO系列算法中,针对不同的数据集,都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段,模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框,计算其与GT框之间的差距,并执行反向更新操作,从而更新整个网络的参数,因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。在YOLOv3和YOLOv4检测算法中,训练不同的数据集时,都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。

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 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。

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