河道垃圾自动监测系统基于Tensorflow开源深度学习框架训练的模型算法对图像进行特征分类学习，河道垃圾自动监测算法发现河道两岸及水面出现垃圾时，立即抓拍归档同步发送告警。现阶段模型算法主体主要基于2020年4月发布的YOLOv4目标检测网络。YOLOv4实现了速度和精度的完美平衡，在MSCOCO数据集以Tesla V10以65FPS的实时速度获得43.5%AP，与前一代 YOLOv3 相比，AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%，满足一般工业场景需求。辅以目标跟踪及传统计算机视觉等技术的进一步处理，达到适用于水利业务场景需求的效果。

目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。

YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。一旦完成，算法就会找到具有下一个最高类别概率的包围框，并进行相同的过程，直到我们剩下所有不同的包围框为止。

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。