AI工衣工服智能识别检测算法通过yolov7网络模型深度学习算法，AI工衣工服智能识别检测算法对场人员穿戴进行实时不间断监测，发现现场人员未按要求穿戴时，立即抓拍告警。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。

Yolo的CNN网络将输入的图片分割成S×SS×S网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图6所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。每个单元格会预测BB个边界框（bounding box）以及边界框的置信度（confidence score）。所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度。

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器
并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。

 

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。