class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        predict方法是模型预测的核心，它将预处理后的图像作为输入，调用YOLO模型进行物体检测，并返回检测结果。在postprocess方法中，我们对模型的输出进行解析和格式化，将其转换为包含类别名称、边界框坐标、置信度分数以及类别ID的字典列表。这样的输出格式便于后续的分析和可视化。通过调用set_param方法，用户可以根据需要动态调整模型参数，如置信度阈值和IOU阈值，进一步优化模型的性能。

        整体而言，这段代码通过精心设计的类结构和方法，实现了一个完整的水果识别流程，从图像输入到预测输出，每一个环节都经过了优化和定制，以确保模型能够在实际应用中达到最佳的识别效果。

4.3 训练代码

        在深入探究构建深度学习模型的代码时，理解每一行代码的目的及其在整个训练流程中的作用至关重要。本博客将详细分析用于水果识别的YOLO模型的训练过程。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们需要导入用于构建和训练模型的必要库。这包括os和torch，后者是构建深度学习模型的主要工具，提供了GPU加速及自动微分等强大功能。yaml用于处理配置文件，这些文件通常包含有关训练数据、模型参数等重要信息。YOLO类来自ultralytics库，是针对YOLO模型训练和推理流程的一个封装。abs_path函数用于处理文件路径，确保无论在哪个工作环境中，代码都能正确地找到文件位置。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        接下来，我们定义了用于训练过程的关键变量。device变量确保模型能够利用GPU进行训练，如果GPU不可用，则回退到CPU。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：变量workers定义了在数据加载过程中用于加速读取的进程数。而batch设置了每个批次处理的图像数量，这直接影响内存消耗和训练速度。数据集的路径是通过data_path变量指定的，它使用abs_path函数从相对路径转换为绝对路径，并通过replace函数统一了路径格式。在实际训练过程中，这保证了模型能够正确地访问到数据集。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "FruitData"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        我们通过读取并更新数据集的YAML配置文件，来确保数据路径的准确性。这个步骤对于训练过程至关重要，因为所有的训练图像、标签和验证图像都依赖于这些路径的设置。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：最后，我们加载了预训练的YOLO模型，并调用其train方法开始训练流程。这里，我们指定了数据配置文件、训练设备、工作进程数、输入图像大小、训练轮数、批次大小和训练任务的名称。这些参数共同构成了训练环境的基础，并直接影响到训练效率和模型性能。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        此代码段揭示了如何使用YOLO模型的训练机制，其中包含了多个层面的设置。所有这些设置都被细致地调整和优化，以期在实际应用中获得最好的水果识别效果。通过该训练流程，研究人员和实践者可以对YOLO模型进行训练和微调，进而在各种环境中实现准确的水果识别。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在我们的水果识别项目中，利用YOLOv8模型的训练是实现高准确度检测的关键环节。通过对模型训练过程中的损失函数和性能指标进行深入分析，我们能够洞察模型的学习效率以及潜在的优化方向。

        从损失函数的角度观察，我们有三种类型的损失：box_loss、cls_loss、和df1_loss，分别对应边界框回归损失、分类损失以及另一种模型特定的损失。在训练（train）和验证（val）阶段，所有类型的损失都随着训练轮次（epochs）的增加而持续下降，这表明模型正在有效学习并从数据中提取有用的特征。尤其值得注意的是，验证损失的下降和训练损失相一致，表明模型没有发生过拟合现象，即模型没有在训练数据上过度学习而忽略了泛化性。

        box_loss在训练和验证过程中都显著降低，意味着模型越来越擅长于预测准确的边界框。而cls_loss的降低说明模型对水果种类的识别能力增强。至于df1_loss，虽然其具体含义根据上下文可能有所不同，但一般表示模型在特定任务上的一种性能指标，它的下降也预示了模型整体性能的提升。

        在性能指标方面，我们关注的是精确度（precision）、召回率（recall）、[email protected]以及[email protected]。精确度和召回率在训练过程中维持在较高水平，这表明模型能够以较高的可靠性检测出目标。其中，精确度在0.98左右波动，召回率在0.97以上，都表明模型的识别能力相当稳定，误报和漏报情况较少。mAP（mean Average Precision）是目标检测模型常用的性能指标，[email protected]和[email protected]分别对应不同的IoU阈值。[email protected]几乎在训练初期就达到了饱和，而[email protected]则显示出持续增长，说明模型在处理更严格的IoU阈值时性能逐步提升。

        总结来说，从训练损失和性能指标的结果来看，模型在水果识别任务上表现出色，并且表现出良好的学习效率和泛化能力。这些结果不仅仅意味着模型在训练集上表现好，更重要的是，它在未见过的验证数据上也能保持稳定的性能，这为后续将模型部署到实际环境中提供了信心。通过进一步分析这些指标，我们可以对模型训练过程中的各个方面进行微调，从而优化模型的整体性能。

5.2 F1曲线图

        评估一个目标检测模型的性能时，F1分数是一个关键指标，它平衡了精确度和召回率，提供了一个单一的性能度量。在提供的F1-Confidence曲线图中，我们可以观察到模型在不同置信度阈值下对各类水果的识别效果。

        从图中可见，F1分数曲线随着置信度阈值的增加而升高，然后在某个点后开始平稳并最终下降。理想的F1曲线应在高置信度区间内保持较高的值，这表明模型在这个区间内同时保持了高精确度和高召回率。所有类别的总体F1分数在置信度为0.734时达到了0.99的峰值。这表明模型具有出色的整体识别能力，能够在较高置信度下维持较高的精确度和召回率。

        各个水果类别的F1分数曲线大多遵循相同的趋势，这表明模型对各类水果都有均衡的识别能力。这是非常理想的情况，因为在实际应用中，我们希望模型对所有类别都有稳定的表现，而不是仅对某些特定类别有好的性能。

        一些类别如guava和dragon fruit在低置信度区间内F1分数较低，但随着置信度阈值的增加，F1分数迅速上升并与其他类别曲线汇合。这可能表明，在这些类别中，模型产生了较多的假阳性（即错误标记为该类别），但通过提高置信度阈值，模型能够更加准确地识别。

        在实际应用中，通过调整模型的置信度阈值，可以根据具体任务的需求权衡精确度和召回率。例如，如果我们更重视避免漏检（即希望召回率更高），那么可以选择一个较低的置信度阈值。相反，如果我们更注重减少错误识别（即希望精确度更高），则可以选择一个较高的置信度阈值。

        总的来说，通过分析F1-Confidence曲线，我们不仅可以评估模型的整体性能，还能深入了解模型在各个置信度阈值下对不同类别的识别能力。这样的分析为我们提供了调整模型和选择最佳操作点的依据，使得模型能在实际部署中达到最佳表现。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在水果目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含水果的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.989	0.988	0.987	0.989
F1-Score	0.98	0.98	0.98	0.99

（3）实验结果分析：

       在本次水果识别的实验中，我们的目的是评估并对比这四个模型在相同数据集上的性能。实验设计旨在保证各模型在公平的条件下进行比较，包括相同的训练集、验证集以及测试集，相同的训练轮次、批次大小和学习率等参数。我们采用了F1-Score和mAP这两个度量指标来评估模型性能，这两个指标综合反映了模型在精确度和召回率方面的表现。

       从实验结果来看，四个模型的性能非常接近。YOLOv5nu和YOLOv8n在mAP指标上相同，均为0.989，这显示了它们在检测各类水果时位置和类别准确性上的出色表现。而YOLOv7-tiny的mAP略低一点，为0.987，这可能是因为“tiny”版本的模型通常会为了减少计算量而简化网络结构，这可能导致模型捕捉特征的能力略有下降。尽管如此，这个细微的差距并不明显，也可能在实际应用中不会对性能造成显著影响。

       当我们观察F1-Score时，可以注意到YOLOv8n以0.99的分数领先于其他模型，这说明了它在平衡精确度和召回率方面的细微优势。F1-Score是精确度和召回率的调和平均数，高F1-Score意味着模型在减少假阳性和假阴性的同时，保持了较高的正确检测率。YOLOv5nu、YOLOv6n和YOLOv7-tiny的F1分数虽然略低，但都保持在0.98，仍旧体现了它们卓越的性能。

        这些高的指标得分可能与YOLO系列的优秀网络架构和数据集特性有关。YOLO模型以其在速度和准确度上的优异平衡而著称，这在实时目标检测任务中极为重要。特别是对于水果这样的具体分类任务，YOLO系列通过各种卷积层捕捉到了水果的形状和纹理等特征，而且经过数代的迭代，网络架构和算法已经越发成熟和精细。

        尽管这四个模型的性能接近，但在实际应用中，选择哪个模型还需考虑更多因素，如模型大小、计算资源限制、实时性要求等。例如，在资源有限的设备上，YOLOv7-tiny可能会是一个更合适的选择，因为它牺牲了一点点性能，却能显著降低计算和存储需求。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在我们的博客中，接下来我们深入探讨基于YOLOv8/v7/v6/v5的水果识别系统的架构设计。本系统采用了模块化设计思想，旨在通过清晰定义的组件和接口来提升系统的可维护性和扩展性。下面是系统架构的关键组成部分：

1. 检测系统类（Detection_UI）
   检测系统类是整个水果识别系统的核心，它负责协调各个组件的交互。这个类通过集成不同的模块，提供了一个用户友好的界面，用于上传图像或视频，选择模型参数，并展示识别结果。它利用了streamlit框架来搭建可交互的Web界面，方便用户操作。

2. YOLOv8/v5模型检测器（YOLOv8v5Detector）
   YOLOv8v5Detector类扮演了模型检测器的角色，封装了YOLO模型的加载、预处理、预测以及后处理等操作。这个类是我们系统的AI引擎，通过加载预训练的YOLO模型权重来识别图像或视频中的水果。利用这个模块，我们可以轻松地将最新的YOLO模型版本集成到我们的系统中，以便利用其强大的检测能力。

3. 日志和结果处理
   系统中集成了ResultLogger和LogTable两个类，用于处理和记录识别结果。ResultLogger提供了一个框架来记录每次检测的关键信息，如识别到的水果类别、置信度、位置等。LogTable则负责将这些信息以表格的形式展示和保存，便于用户查看和分析识别结果。

4. 工具类和辅助方法
   为了提高代码的复用性和减少冗余，系统设计了一系列工具类和辅助方法。例如，abs_path和drawRectBox分别用于处理文件路径的获取和在图像上绘制识别框。此外，get_camera_names、save_uploaded_file等方法则为系统提供了摄像头管理和文件处理的功能。

5. UI布局和样式
   通过使用def_css_hitml方法，我们为系统定义了一套统一的CSS样式，保证了用户界面的美观性和一致性。同时，setup_sidebar和setupMainWindow方法则分别负责侧边栏和主窗口的布局设置，使得整个系统界面直观易用。

6.2 系统流程

        在探讨基于YOLOv8/v7/v6/v5的水果识别系统的流程时，我们可以从代码中抽象出一系列关键步骤，这些步骤集成了从图像获取、模型预测到结果展示的整个流程。以下是系统的主要流程步骤，它们体现了系统如何协调不同的组件以实现水果识别的功能。

1. 初始化系统设置：系统首先通过Detection_UI类初始化，设置系统的基本参数，如模型类型、置信度阈值、IOU阈值等。此阶段也涉及到界面布局的初始化，包括侧边栏的配置和页面的基本布局设置。

2. 模型和数据准备：在初始化过程中，系统会根据选择的模型类型（例如YOLOv8/v5），加载对应的模型权重。同时，系统还会处理输入数据，这可能包括从摄像头捕获的实时图像、上传的图片文件或视频文件。

3. 侧边栏配置：用户可以通过侧边栏进行一系列配置，包括选择模型文件、设置置信度阈值、IOU阈值、选择输入源（摄像头或文件）等。这些配置将直接影响检测结果的准确性和效率。

4. 运行检测：用户点击“开始运行”按钮后，根据输入源的不同，系统会调用process_camera_or_file方法。这个方法负责处理来自摄像头的实时流或处理上传的图片和视频文件。对于实时摄像头输入，系统会不断从摄像头捕获帧，对每一帧调用frame_process方法进行预处理、模型预测、后处理，并将结果显示在页面上。对于上传的图片文件，系统将读取图片文件，同样通过frame_process方法进行处理，并将检测结果展示出来。对于上传的视频文件，系统会按帧读取视频内容，每一帧都经过frame_process方法处理，检测结果随视频播放展示。

5. 显示检测结果：无论是实时视频流、图片还是视频文件，处理后的图像以及检测到的对象信息（如类别、置信度等）都会通过Streamlit的组件在用户界面上展示。同时，系统提供了过滤功能，允许用户专注于特定类型的检测结果。

6. 日志记录与导出：系统会将检测结果记录到日志中，并允许用户导出结果为CSV格式的文件，方便后续分析和报告。

7. 用户界面交互：用户还可以通过侧边栏和其他界面元素，如进度条、按钮等，与系统进行实时交云，调整设置或重新运行检测。

        这个流程体现了一个典型的计算机视觉应用的工作流程，从数据准备到模型预测再到结果展示，每一步都是为了提高识别的准确性和用户体验。通过这种方式，基于YOLO系列模型的水果识别系统能够有效地辨识各种水果，满足不同用户的需求。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 https://www.bilibili.com/video/BV1oZ421q75v/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5xt
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmZls
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmpZs
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xmp9x

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        本文深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在水果识别领域的应用，并成功开发了一个融合了这些先进算法的水果识别系统。通过对YOLO系列模型的多个版本进行细致的比较和精心的优化，我们不仅显著提升了水果识别的准确率和实时性，还利用Streamlit框架创建了一个直观、美观且用户友好的Web应用界面，使用户能够轻松地进行实时水果识别，极大地拓宽了其在实际应用场景中的应用前景。

        通过一系列的实验验证，我们证明了本研究提出的水果识别方案在准确性和处理速度上都达到了高水平。此外，本文还提供了从数据集处理、模型训练到预测过程的完整代码，以及基于Streamlit的系统设计与实现的详细说明，为未来的研究人员和开发者提供了宝贵的参考资料和实践指南。尽管已经取得了显著成果，水果识别作为一个复杂而多变的任务，仍面临许多挑战和改进的机会。未来的工作将从以下几个方面展开：

• 模型优化：我们计划深入研究更先进的网络结构和优化技术，比如采用神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提高模型的性能和效率。
• 多模态融合：考虑到多模态信息能提供更丰富的上下文，我们将探索结合图像、文本等多种模态的学习方法，以实现更准确和全面的水果识别。
• 跨域适应性：为了让模型更好地适应不同文化、年龄组的用户，我们将研究跨域适应技术，提升模型在各种环境中的泛化能力。
• 用户交互体验：进一步改进和优化用户界面及交互设计，使系统更加人性化、智能化，满足更广泛用户的个性化需求。
• 实际应用拓展：探讨水果识别技术在教育、远程工作、智能零售等更多实际应用场景的可能性，以充分发挥其社会和经济价值。

        综上所述，基于YOLO系列模型的水果识别技术正迎来快速的发展期。随着技术的持续进步和应用领域的不断扩展，我们相信在不远的将来，深度学习驱动的水果识别将在提升人机交互体验、促进社会发展和增进公共健康等多个领域发挥更加关键的作用。

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1. Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. ↩︎

2. Tan, Mingxing, and Quoc Le. "Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks." International conference on machine learning. PMLR, 2019. ↩︎

3. Zhang, Shifeng, et al. "Bridging the gap between anchor-based and anchor-free detection via adaptive training sample selection." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2020. ↩︎

4. He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. ↩︎

5. Murthy, Jamuna S., et al. "Objectdetect: A real-time object detection framework for advanced driver assistant systems using yolov5." Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (2022). ↩︎