目錄
前言
設(shè)計(jì)思路
一、背景與意義
二、算法理論原理
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2 文件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化
三、檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)
3.1 數(shù)據(jù)集
3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建
3.3 模型評(píng)估
最后
前言
? ? ? ???大四是整個(gè)大學(xué)期間最忙碌的時(shí)光,一邊要忙著備考或?qū)嵙?xí)為畢業(yè)后面臨的就業(yè)升學(xué)做準(zhǔn)備,一邊要為畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)大量精力。近幾年各個(gè)學(xué)校要求的畢設(shè)項(xiàng)目越來(lái)越難,有不少課題是研究生級(jí)別難度的,對(duì)本科同學(xué)來(lái)說(shuō)是充滿(mǎn)挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過(guò)和節(jié)省時(shí)間與精力投入到更重要的就業(yè)和考試中去,學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)的選題經(jīng)驗(yàn)和畢設(shè)項(xiàng)目與技術(shù)思路。
? ? ? ????對(duì)畢設(shè)有任何疑問(wèn)都可以問(wèn)學(xué)長(zhǎng)哦!
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設(shè)計(jì)思路
一、背景與意義
? ? ? ?研究人體坐姿并制定合理的解決方案對(duì)于改善人們的生產(chǎn)和生活具有重要意義。通過(guò)研究坐姿和應(yīng)用目標(biāo)監(jiān)測(cè)算法如YOLOv5，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人體坐姿的監(jiān)測(cè)和識(shí)別。這種技術(shù)的應(yīng)用可以幫助人們及時(shí)糾正不良的坐姿習(xí)慣，從而減少脊柱和肌肉問(wèn)題的發(fā)生，提高身體健康水平。
二、算法理論原理
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? ? YOLO是一種實(shí)現(xiàn)端到端目標(biāo)監(jiān)測(cè)的算法，它基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測(cè)目標(biāo)的邊界框和類(lèi)別。YOLO算法由四個(gè)部分組成：輸入端、主干網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)的頸部和預(yù)測(cè)輸出端。YOLOv5相較于先前的版本，在這四個(gè)部分都進(jìn)行了不同程度的改進(jìn)，展現(xiàn)出更精確、更及時(shí)、更適用于小目標(biāo)檢測(cè)的特點(diǎn)。
2.2 文件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化
將使用 PyTorch 框架訓(xùn)練的 YOLOv5 模型加載到 OpenCV 的 DNN 模塊中，需要將 PyTorch 訓(xùn)練模型的 .pth 文件轉(zhuǎn)換為 .onnx 文件，然后將其加載到 OpenCV 的 DNN 模塊中。
轉(zhuǎn)換步驟如下：
-
首先，確保您已經(jīng)安裝了 PyTorch 和 OpenCV 庫(kù)。
-
使用 PyTorch 加載訓(xùn)練好的 YOLOv5 模型，并將其導(dǎo)出為 ONNX 格式的文件。
import cv2
net = cv2.dnn.readNetFromONNX('yolov5s.onnx')
# 進(jìn)行推理
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1/255.0, size=(640, 640), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward()三、檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)
3.1 數(shù)據(jù)集
? ? ? ?? ? ? ?本設(shè)計(jì)以常見(jiàn)的正常及不良坐姿為例，通過(guò)按幀截取在不同環(huán)境下拍攝的13名實(shí)驗(yàn)人員的坐姿視頻，獲得正面拍攝、側(cè)面拍攝和背面拍攝三個(gè)視角下的坐姿正常、高低肩、距離桌面過(guò)近、含胸駝背以及蹺二郎腿五個(gè)類(lèi)別的數(shù)據(jù)，共計(jì)6839張數(shù)據(jù)。將獲得的數(shù)據(jù)集按8∶1∶1的比例分為train、test和val三個(gè)數(shù)據(jù)集，其中train數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練模型，test數(shù)據(jù)集用于測(cè)試模型結(jié)果，val數(shù)據(jù)集用于驗(yàn)證模型。
3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建
? ? ? ?模型訓(xùn)練的環(huán)境為Windows 10系統(tǒng)、顯卡型號(hào)為NVIDIA RTX 2060、Python版本為3.7、PyTorch框架版本為1.7.0、CUDA版本為11.7。數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的過(guò)程中設(shè)置epochs為300。
3.3 模型評(píng)估
使用獨(dú)立的測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算不良坐姿監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，以衡量模型的性能。將訓(xùn)練好的模型集成到一個(gè)完整的系統(tǒng)中，包括圖像或視頻的輸入、模型的推理過(guò)程和結(jié)果的輸出。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定義不良坐姿監(jiān)測(cè)模型
class PostureDetectionModel(nn.Module):
def __init__(self, num_keypoints):
super(PostureDetectionModel, self).__init__()
# 定義模型結(jié)構(gòu)
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 32 * 32, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, num_keypoints * 2) # 輸出關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)(x, y)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 創(chuàng)建模型實(shí)例
num_keypoints = 10 # 根據(jù)實(shí)際問(wèn)題設(shè)置關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量
model = PostureDetectionModel(num_keypoints)
# 定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)和優(yōu)化器等
# 模型訓(xùn)練
criterion = nn.MSELoss() # 使用均方誤差作為損失函數(shù)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 使用Adam優(yōu)化器
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
for images, keypoints in dataloader:
# 前向傳播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, keypoints) # 計(jì)算損失
# 反向傳播和優(yōu)化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印訓(xùn)練信息
if (i + 1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item()))
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'posture_detection_model.pth')
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最后
到了這里，關(guān)于【畢業(yè)設(shè)計(jì)選題】基于深度學(xué)習(xí)的不良坐姿監(jiān)測(cè)算法系統(tǒng) python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)檢測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
