金属矿山电子封条系统模型算法

金属矿山电子封条系统模型算法通过python+yolov5网络模型框架算法，金属矿山电子封条系统模型算法识别到运输设备启动运行或者识别到运输设备运行工作状态下有煤、无煤转换，进行预警分析，金属矿山电子封条算法利用智能化视频识别等技术,实时监测分析矿井出入井人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况。金属矿山电子封条系统模型算法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。金属矿山电子封条系统模型算法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。

金属矿山电子封条系统算法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。

金属矿山电子封条系统算法在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：金属矿山电子封条系统算法在模型训练阶段，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：金属矿山电子封条系统算法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，金属矿山电子封条系统算法中添加了FPN+PAN结构；

Head输出层：金属矿山电子封条系统算法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。

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。