用php做网站的方法/广告投放策略

未系安全带识别系统通过python+yolo智能视频分析技术，未系安全带识别算法对画面中高空作业人员未系安全带行为进行监测，未系安全带识别算法监测到人员未穿戴安全带时，立即通知后台人员及时处理触发告警。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。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。

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。

YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。在进行模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。Yolo先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。Yolo的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。

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。