流量统计的原理

Android应用程序产生的流量数据存储在特定的文件夹中,分为上传和下载流量,分别记录在"/proc/uid_stat/"+uid+"/tcp_rcv"和"/proc/uid_stat/"+uid+"/tcp_snd"。每个应用都有唯一的uid,通过uid可以获取应用的流量信息。Android提供了API来简化流量统计的过程。

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android中每个应用程序都会产生流量,这个流量其实就在手机的一个文件夹中存储,我们要想获得其实就是找到这个文件夹,然后读取其中的数据就好了
流量分为上传的流量和下载的流量
上传的流量存储在:”/proc/uid_stat/”+uid+”/tcp_rcv”
下载的流量存储在:”/proc/uid_stat/”+uid+”/tcp_snd”
uid 是什么呢?
其实每个安装到手机上的应用程序都唯一对应一个uid
如何获取到uid 呢?
关键代码

PackageManager pm = getPackageManager();//获取包的管理器
        List<PackageInfo> packInfos = pm.getInstalledPackages(0);// 所有的安装在系统上的应用程序包信息
        for (PackageInfo packageInfo : packInfos) {// 遍历所有的包信息
            int uid = packageInfo.applicationInfo.uid;// 拿到应用程序的uid
            String packName = packageInfo.packageName;// 获取包名
            Drawable icon = packageInfo.applicationInfo.loadIcon(pm);// 获取应用程序图标
            String name = packageInfo.applicationInfo.loadLabel(pm).toString();// 获取应用程序名称
            File file_rev = new File("/proc/uid_stat/"+uid+"/tcp_rcv");//获取下载的流量存放的文件,"/proc/uid_stat/"+uid+"/tcp_rcv"就是下载的流量存放的文件夹的路径
            File file_snd = new File("/proc/uid_stat/"+uid+"/tcp_snd");//获取上传流量存放的文件,根据文件的路径得到文件,在读取其中的内容就能得到数据
        }

但是android为我们封装好了一些api,所以不需要我们自己new File然后读取文件
参考别人

### 匈牙利算法在车流量统计中的应用 #### 背景介绍 车辆检测与跟踪是智能交通系统的重要组成部分。为了提高跟踪精度和处理遮挡情况,多种算法被引入其中。匈牙利算法作为一种有效的分配问题求解方法,在多目标追踪领域得到了广泛应用。 #### 应用场景描述 当使用YOLOv3等模型完成图像帧内的车辆检测后,会得到一系列边界框作为候选区域。然而,仅依靠单次检测难以维持稳定的目标轨迹。因此,需要一种机制将不同时间戳下的检测结果关联起来形成连续路径[^1]。 #### 匈牙利算法的作用 在此背景下,匈牙利算法主要用于解决跨帧间物体对应关系的问题。具体来说: - **构建成本矩阵**:对于每一帧新获取的检测结果(即当前时刻t),将其与前一时刻(t-1)已知对象状态进行比较。这里可以基于多个因素建立代价函数,比如位置差异、速度变化率甚至是外观相似度等。 - **最小化总成本**:利用该算法寻找最优指派方案使得整体匹配误差达到最低限度。这意味着尽可能让同一辆车在同一时间段内保持一致编号而不发生跳跃或混淆现象[^3]。 ```python from scipy.optimize import linear_sum_assignment as hungarian_algorithm def calculate_cost_matrix(detections_t_minus_1, detections_t): """ 计算两组检测之间的距离矩阵 """ cost_matrix = [] for det_prev in detections_t_minus_1: row = [] for det_curr in detections_t: distance = compute_distance(det_prev['centroid'], det_curr['centroid']) appearance_similarity = compare_appearance_features(det_prev['features'], det_curr['features']) # 组合位置信息和外观特征来定义综合成本 combined_cost = alpha * distance + (1-alpha) * (1-appearance_similarity) row.append(combined_cost) cost_matrix.append(row) return np.array(cost_matrix) row_ind, col_ind = hungarian_algorithm(calculate_cost_matrix(previous_detections, current_detections)) assigned_pairs = list(zip(row_ind.tolist(), col_ind.tolist())) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个表示前后两次捕捉之间潜在连接可能性的成本表,并调用了SciPy库里的`linear_sum_assignment()`函数执行最佳配对查找操作。 通过这种方式,即使面对复杂路况也能有效减少误报漏检概率,从而提升整个系统的可靠性和准确性[^2]。
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