海美迪智能家居接口与播放器交互详解

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"海美迪播放器开发交互文档包含了海美迪智能家居设备与海美迪盒子之间的通信协议和各种功能接口的详细说明,主要通过HTTP协议在特定端口8899上使用JSON数据格式进行交互。文档涵盖的接口包括以太网络待机和开机、远程启动APK、网络视频点播、获取已安装APK列表、获取海报及图片、播放海报、获取播放记录及播放播放记录等。" 海美迪播放器开发交互文档详细阐述了海美迪智能家居设备如何与海美迪多媒体播放器进行交互,以实现智能化控制和功能扩展。首先,交互流程基于设备发现协议,通过HTTP协议在服务器端口8899上进行,其中智能家居设备作为客户端,而海美迪盒子扮演服务器的角色。数据交换采用JSON格式,确保了信息的结构化和易处理。 文档中的具体功能接口丰富多样,满足了不同场景的需求: 1. **以太网络待机功能**:通过发送GET请求到`http://IP:8899/poweroff`实现设备的待机。而网络开机功能则需要构造特定的命令并广播到特定端口,以唤醒设备。 2. **网络远程启动apk启动**:允许通过POST请求启动指定的APK,如`http://IP:8899/startApk`,提交包含包名、活动和动作的数据。 3. **网络视频点播**:文档未给出详细接口,但通常涉及向服务器发送请求播放指定视频的指令。 4. **获取设备已安装的APK列表**:可能提供一个接口用于获取设备上所有已安装应用程序的信息。 5. **获取海报**:包括本地海报和网络海报的获取,可能用于展示媒体信息或更新UI。 6. **播放海报**:可能涉及启动对应的播放界面或应用来显示海报内容。 7. **获取海报图片**和**获取网络海报**:可能涉及下载和显示海报的图像资源。 8. **获取已安装APK的ICON**:获取应用图标的接口,用于用户界面展示。 9. **播放网络海报**:可能是启动播放器展示网络上的海报。 10. **获取播放记录**:获取用户观看历史,以便推荐或个性化设置。 11. **播放播放记录**:根据用户的播放记录,启动相应的播放内容。 这些接口的实现,使得海美迪播放器能够与智能家居系统紧密集成,提供便捷的远程控制和丰富的用户体验。开发者可以根据这些接口设计和开发自己的智能家居解决方案,以控制海美迪播放器并实现更多定制化的功能。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R