MTK MOTA升级步骤

MOTA的前提是有自己的服务器,MTK已经做好了的,可以向MTK申请,然后移到自己的服务器上来。


1.打开ProjectConfig.mk中的MTK_SYSTEM_UPDATE_SUPPORT宏,修改IP地址mediatek\packages\apps\SystemUpdate\res\values\address.xml中的所以IP地址改为自己的服务器地址


2.如果要把升级关键字改为版本号,那么需要改2个文件
SystemUpdateReceiver.java

//String strCurrentVersion = SystemProperties.get("ro.build.display.id");
String strCurrentVersion = SystemProperties.get("ro.custom.build.version");
if (strCurrentVersion == null) {
   strCurrentVersion = SystemProperties.get("ro.build.display.id");
}

Util.java

String buildnumber = SystemProperties.get("ro.custom.build.version");
//String buildnumber = SystemProperties.get("ro.build.display.id");

3.将两个版本编译出来的out/target/product/b801/obj/PACKAGING/target_files_intermediates/b801-target_files-user.fwq.zip文件拷贝出来
4.将两个版本编译出来的out\target\product\b801\b801-ota-user.maizhitao.zip文件拷贝出来
5.登录进入服务器
6.分别上传两个版本的b801-ota-user.maizhitao.zip
7.在alps下执行./build/tools/releasetools/ota_from_target_files  -i v05.zip v07.zip update.zip制作差分包
8.md5sum -b update.zip > md5sum
9.把update.zip 和md5sum压缩到一个zip文件中 zip package.zip update.zip md5sum

10.在网站上的最新版本上去选择upload选择制作出来的差分包package.zip 

以下是上传版本时需要填写的一些内容所对应build.prop中的字段

ro.custom.build.version-----------------b9d number of the version
ro.product.locale.language---------------LANGUAGE
ro.product.manufacturer------------------OEM
ro.operator.oper--------------------OPERATOR
ro.product.device-----------PRODUCT
ro.build.fingerprint------------FINGERPRINT
ro.build.version.release--------------------android version

ro.product.name------------------------name of the version


b801-target_files-user.fwq.zip和b801-ota-user.maizhitao.zip这两个文件一定要保存下来,多个版本的时候要把每一个版本和最新的版本制作差分包。


### MOTA 指标与 DeepSORT 多目标跟踪算法 #### MOTA 的定义及其重要性 MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) 是一种广泛使用的评估多目标跟踪性能的度量标准。该指标综合考虑了漏检、误报以及身份切换错误的影响,能够全面反映跟踪系统的准确性。 具体来说,MOTA 定义如下: \[ \text{MOTA} = 1 - \frac{\sum_{t=1}^{T}(FN_t + FP_t + IDSW_t)}{\sum_{t=1}^{T}GT_t} \] 其中 \( FN_t \), \( FP_t \),\( IDSW_t \) 分别表示第 t 帧中的漏检数、误报数和ID转换次数;而 \( GT_t \) 表示真实存在的目标数量[^2]。 #### DeepSORT 中如何提升 MOTA 性能 为了提高 MOTA 得分,在实现过程中采取了一系列措施来增强跟踪效果: - **引入深度学习模型**:利用预训练好的卷积神经网络提取行人或其他物体的外观特征向量,使得即使在遮挡情况下也能保持较好的再识别能力。 - **融合运动学信息**:采用卡尔曼滤波估计目标位置变化趋势,减少因短时间消失造成的轨迹断裂问题。 - **优化数据关联策略**:通过计算 IOU 和余弦距离等方式衡量候选框之间的相似程度,并借助匈牙利算法找到最优匹配方案,从而降低错配率。 这些改进有效提升了 DeepSORT 对复杂场景下多个移动对象的同时追踪精度,进而提高了整体 MOTA 成绩[^3]。 ```python from deep_sort import nn_matching from deep_sort.detection import Detection from deep_sort.tracker import Tracker metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget) tracker = Tracker(metric) for frame_idx, detections in enumerate(detections_list): matches, unmatched_detections, unmatched_trackers = tracker.match(detections) ```
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