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背景说明

        在视觉项目中，经常要判断目标的状态，例如：符号的不同频率闪烁、常亮等。然而常规的视觉算法例如YOLO，仅仅只能获取当前帧是否存在该符号，而无法对于符号状态进行判断，然而重新写一个基于时序的卷积神经网络又未免太过了，而且效果也往往低于预期。

        所以笔者通过借鉴操作系统的状态转换策略，想了一个符号状态的状态机转换算法。

算法难点说明

对于该算法的主要难点如下

 对于以YOLO为例的视觉检测算法传递的只有当前帧的符号类别列表，而且是非常快速的传递，状态判断算法很难直接融入到主程序当中，只能进行模块解耦。

对于视觉检测算法，必然会存在检测错误的情况（误检、漏检，错检），此时就会产生“噪声”，我们的状态判断算法必须要有足够的抗噪能力，然而对于如何进行抗噪又是一大难题。

状态机算法说明

 误识别情况说明：

• 目标符号被短暂地识别为其他符号
• 其他符号被短暂地识别为目标符号

图的说明
对于所有的符号，定义模型识别到该符号记为positive，没有识别到该符号记为negative。（这里单纯指的是识别的结果）

符号共有4种状态：状态0、状态1、状态2、状态3。

3种表现形式：暗、常亮、闪烁。

所有的符号初始化为状态0、暗。

对于状态0的符号：

• 连续识别到该符号3次以上（即positive三次以上），切换为状态1，并记为常亮。
• 没有识别到该符号，保持状态不变

对于状态1的符号：

• 连续没有识别到该符号3次以上（即negative三次以上），切换为状态2。
• 连续识别到该符号，保持状态不变

对于状态2的符号：

• 连续识别到该符号3次以上（即positive三次以上），切换为状态3，并记为闪烁。
• 连续没有识别到该符号3次以上（即negative四次以上），切换为状态0，并记为暗。
• 停留在状态2时长超过2s将会进行状态的坍缩，会坍缩到上一个状态，有可能是状态2，也有可能是状态3

对于状态3的符号：

• 连续没有识别到该符号3次以上（即negative三次以上），切换为状态2。

• 连续识别到该符号5次以上（即positive五次以上），切换为状态1，并记为常亮

闪烁频率判断算法

对于闪烁频率的判断，由于检测的频率和性能的问题，实际上比较复杂，算法中采用的是100ms收集一次识别结果的方式。

例如：

对于400ms闪烁的情况：

• 理想情况：0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 ……
• 实际情况：0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 ……

对于200ms闪烁的情况：

• 理想情况：0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 ……
• 实际情况：0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 ……

下图是对于闪烁频率判断的具体操作方式

代码示例

下列为状态机与频率计算算法

class Label:#初始化def __init__(self):self.frequency = 0        #记录闪烁频率self.isLight = False      #常亮标志self.isFlashing = False   #闪烁标志self.id = 0               #符号IDself.status = 0           #临时状态self.posCount = 0         #检测到1计数self.negCount = 0         #检测到0计数self.start_time = 0       #用以判断频率self.flag_time = 0        #用以判断是否是0之后的第一个1#计数次数def count(self,flag):if(flag == 0):self.negCount = self.negCount + 1self.posCount = 0self.flag_time = 0#检测到该符号if(flag == 1):#0之后的第一个1if(self.flag_time == 0):self.flag_time = 1temp_time = time.time()self.frequency = float(temp_time - self.start_time)*1000 #单位msself.start_time = temp_timeself.posCount = self.posCount + 1self.negCount = 0#刷新状态          def refresh(self):#详情请见confluence常亮和闪烁状态切换页面if(self.status == 0):#连续positive5次---->状态1，常亮if(self.posCount >= 5):self.isLight = Trueself.isFlashing = Falseself.status = 1self.posCount = 0self.negCount = 0elif(self.status == 1):#当处于状态1时，negative3次---->状态2，常亮if(self.negCount >= 3):self.status = 2self.posCount = 0self.negCount = 0elif(self.status == 2):#当处于状态2时，negative10次---->状态0，暗if(self.negCount >= 10):self.status = 0self.isFlashing = Falseself.isLight = Falseself.posCount = 0self.negCount = 0#当处于状态2时，positive4次---->状态3，闪烁if(self.posCount >= 4):self.status = 3self.isFlashing = Trueself.isLight = Falseself.posCount = 0self.negCount = 0elif(self.status == 3):#当处于状态3时，negative4次---->状态2，闪烁if(self.negCount >= 4):self.status = 2self.posCount = 0self.negCount = 0#当处于状态3时，posCount10次---->状态1，常亮if(self.posCount >= 10):self.status = 1self.isLight = Trueself.isFlashing = Falseself.posCount = 0self.negCount = 0