传送带下料口堵塞识别检测算法 yolov5

传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型,下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象,一旦发现下料口堵塞,算法会立即抓拍发出告警信号。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

Yolo采用卷积网络来提取特征,然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型,包含24个卷积层和2个全连接层。在训练之前,先在ImageNet上进行了预训练,其预训练的分类模型采用图8中前20个卷积层,然后添加一个average-pool层和全连接层。预训练之后,在预训练得到的20层卷积层之上加上随机初始化的4个卷积层和2个全连接层。Yolo算法将目标检测看成回归问题,所以采用的是均方差损失函数。但是对不同的部分采用了不同的权重值。首先区分定位误差和分类误差。对于定位误差,即边界框坐标预测误差,采用较大的权重λcoord=5λcoord=5。然后其区分不包含目标的边界框与含有目标的边界框的置信度,对于前者,采用较小的权重值λnoobj=0.5λnoobj=0.5。其它权重值均设为1。然后采用均方误差,其同等对待大小不同的边界框,但是实际上较小的边界框的坐标误差应该要比较大的边界框要更敏感。为了保证这一点,将网络的边界框的宽与高预测改为对其平方根的预测,即预测值变为(x,y,w−−√,h−−√)(x,y,w,h)。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:

  • 输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;
  • 基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;
  • Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构;
  • Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。

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。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/115379.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SOC总线学习记录之ICB(Internal Chip Bus)

蜂鸟E203总线: 采用自定义总线协议 ICB(Internal Chip Bus),该总线用于蜂鸟 E203 内核内部使用,同时也可作为 SoC 中的总线使用。 ICB 总线的初衷是为了能够尽可能地结合 AXI 总线和 AHB 总线的优点,兼具高…

css学习7(盒子模型)

1、盒子模型图&#xff1a; Margin(外边距) - 清除边框外的区域&#xff0c;外边距是透明的。Border(边框) - 围绕在内边距和内容外的边框。Padding(内边距) - 清除内容周围的区域&#xff0c;内边距是透明的。Content(内容) - 盒子的内容&#xff0c;显示文本和图像。 <!DO…

内存四区(个人学习笔记黑马学习)

1、内存分区模型 C程序在执行时&#xff0c;将内存大方向划分为4个区域&#xff1a; 代码区:存放函数体的二进制代码&#xff0c;由操作系统进行管理的全局区:存放全局变量和静态变量以及常量栈区:编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量等 堆区:由程序员分配和释放,若程…

服务器上使用screen的学习记录

服务器上使用screen 训练模型的时候&#xff0c;花费时间是很长的&#xff0c;不可能一直挂在桌面上。所以就想到用screen了。 记录一下简单的操作指令。 创建screen screen -S roof # 新建一个名字为name的窗口&#xff0c;并进入到该窗口中进入后打开环境&#xff0c;运…

Java项目-苍穹外卖-Day07-redis缓存应用-SpringCache/购物车功能

文章目录 前言缓存菜品问题分析和实现思路缓存菜品数据清理缓存数据功能测试 SpringCache介绍入门案例 缓存套餐购物车功能添加购物车需求分析和产品原型测试 查看购物车清空购物车 前言 本章节主要是进行用户端的购物车功能开发 和redis作为mysql缓存的应用以及SpringCache的…

Python基础知识学习与回顾

Python学习 Python基本语法 标识符 标识符由数字、字符串、下划线构成。 注意事项&#xff1a; 标识符不以数字开头区分大小写下划线开头的标识符具有特殊意义保留字&#xff0c;Python保留了一些关键字&#xff0c;这些关键字都是通过小写字母进行保存。 下划线开头的特…

在k8s中用label控制Pod部署到指定的node上

案例-标注k8s-node1是配置了SSD的节点 kubectl label node k8s-node1 disktypessd 查看标记 测试 将pod部署到disktypessd的节点上&#xff08;这里设置了k8s-node1为ssd&#xff09; 部署后查看结果-副本全都运行在了k8s-node1上—符合预期 删除标记 kubectl label node k8…

Camera | 12.瑞芯微摄像头自动焦距马达驱动移植

本为你主要讲解如何让摄像头ov13850支持自动对焦功能。 摄像头的对角主要通过VCM马达驱动芯片DW9714来实现的。 一、环境 soc : rk3568 board: EVB1-DDR4-V10 软 件&#xff1a;Android 11 Linux&#xff1a;4.19.232 Camera:ov13850二、DW9714 1.DW9714简介 DW9714专…

【已解决+吐槽】pip install cn2an报错 Cannot uninstall ‘ruamel_yaml‘

我需要用cn2an模块将中文的数字转化为阿拉伯数字&#xff0c;但在安装cn2an的过程中出现了以下报错&#xff1a; 于是乎&#xff0c;我跟着CSDN上诸如此类的教程开始跟nodejs死磕&#xff0c;折腾了大半天&#xff0c;以下是各种尝试。这不是重点&#xff0c;我主要是吐槽&…

中文完形填空

本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程&#xff0c;主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试&#xff0c;也简要介绍了模型训练流程&#xff0c;不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉&#xff0c;就是把…

Spring Cloud Alibaba-Sentinel规则

1 流控规则 流量控制&#xff0c;其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 或并发线程数等指标&#xff0c;当达到指定的阈值时 对流量进行控制&#xff0c;以避免被瞬时的流量高峰冲垮&#xff0c;从而保障应用的高可用性。 第1步: 点击簇点链路&#xff0c;我们就可以看到访…

现代化畜牧业行业分析 - 商品猪养殖

改革开放以来&#xff0c;中国畜牧业生产基础条件不断改善、生产方式快速转变&#xff0c;畜牧业综合生产能力和保障市场有效供应能力不断加强。中国肉类、禽蛋产量均居世界第一位&#xff0c;奶类产量居世界第三位。随着产量的增长&#xff0c;中国人均畜产品占有量也持续上升…

联网智能实时监控静电离子风机的工作流程

联网智能实时监控静电离子风机是通过将静电离子风机与互联网连接&#xff0c;实现对其状态和性能的远程监控和管理。 具体实现该功能的方法可以包括以下几个步骤&#xff1a; 1. 传感器安装&#xff1a;在静电离子风机上安装适当的传感器&#xff0c;用于感知相关的参数&…

微信开发之一键创建标签的技术实现

简要描述&#xff1a; 添加标签 请求URL&#xff1a; http://域名地址/addContactLabel 请求方式&#xff1a; POST 请求头Headers&#xff1a; Content-Type&#xff1a;application/jsonAuthorization&#xff1a;login接口返回 参数&#xff1a; 参数名必选类型说明…

Python面试:什么是GIL

1. GIL (Global Interpreter lock)可以避免多个线程同时执行字节码。 import threadinglock threading.Lock()n [0]def foo():with lock:n[0] n[0] 1n[0] n[0] 1threads [] for i in range(5000):t threading.Thread(targetfoo)threads.append(t)for t in threads:t.s…

python conda实践 sanic框架gitee webhook实践

import subprocess import hmac import hashlib import base64 from sanic.response import text from sanic import Blueprint from git import Repo# 路由蓝图 hook_blue Blueprint(hook_blue)hook_blue.route(/hook/kaifa, methods["POST"]) async def kaifa(req…

UI自动化之关键字驱动

关键字驱动框架&#xff1a;将每一条测试用例分成四个不同的部分 测试步骤&#xff08;Test Step&#xff09;&#xff1a;一个测试步骤的描述或者是测试对象的一个操作说明测试步骤中的对象&#xff08;Test Object&#xff09;&#xff1a;指页面的对象或者元素对象执行的动…

rtsp 拉流 gb28181 收流 经AI 算法 再生成 rtsp server (一)

1、 rtsp 工具 1 vlc 必备工具 2 wireshark 必备工具 3 自己制作的工具 player 使用tcp 拉流&#xff0c;不自己写的话&#xff0c;使用ffmpeg 去写一个播放器就行 4 live555 编译好live555&#xff0c; 将live555的参数修改以下&#xff0c;主要是缓存大小 文章使用c 来写一…

C++面试题(叁)---操作系统篇

目录 操作系统篇 1 Linux中查看进程运行状态的指令、查看内存使用情况的指令、 tar解压文件的参数。 2 文件权限怎么修改 3 说说常用的Linux命令 4 说说如何以root权限运行某个程序。 5 说说软链接和硬链接的区别。 6 说说静态库和动态库怎么制作及如何使用&#xff0c;区…

界面控件DevExpress WinForms(v23.2)下半年发展路线图

本文主要概述了官方在下半年&#xff08;v23.2&#xff09;中一些与DevExpress WinForms相关的开发计划&#xff0c;重点关注的领域将是可访问性支持和支持.NET 8。 DevExpress WinForms有180组件和UI库&#xff0c;能为Windows Forms平台创建具有影响力的业务解决方案。同时能…