加油站视频监控智能分析盒基于yolov5

加油站视频监控智能分析盒基于yolov5人工智能视觉技术对现场画面中明火和烟雾以及人员抽烟、打电话等违规行为进行识别。除此之外还可以对现场画面中卸油时灭火器未按要求正确摆放以及静电释放时间不足和人员离岗等不规范行为进行自动预警。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。

FPN+PAN-YOLOv5的Neck网络仍然使用了FPN+PAN结构但是在它的基础上做了一些改进操作YOLOv4的Neck结构中采用的都是普通的卷积操作。而YOLOv5的Neck网络中采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构从而加强网络特征融合能力。

我们通常可以将其划分为4个通用的模块具体包括输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端对应于上图中的4个红色模块。YOLOv5算法具有4个版本具体包括YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种本文重点讲解YOLOv5s其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。

• 输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608该阶段通常包含一个图像预处理阶段即将输入图像缩放到网络的输入大小并进行归一化等操作。在网络训练阶段YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
• 基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构而且使用了Focus结构作为基准网络。
• Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块但是实现的细节有些不同。
• Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法输出端的分支个数不尽相同通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数从而进一步提升算法的检测精度。

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。