?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!

? ? ? ? ?選題指導(dǎo):

? ? ? ? 最新最全計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)畢設(shè)選題精選推薦匯總

? ? ? ??大家好,這里是海浪學(xué)長(zhǎng)畢設(shè)專(zhuān)題,本次分享的課題是

? ? ? ? ??復(fù)雜背景下的無(wú)人機(jī)(UVA)夜間目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)

設(shè)計(jì)思路

一、課題背景與意義

? ? ? ?近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)圖像處理和無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于無(wú)人機(jī)航拍圖像的目標(biāo)檢測(cè)得到廣泛研究，并成功應(yīng)用于視頻監(jiān)控、森林防火、農(nóng)業(yè)信息、電力線(xiàn)檢測(cè)、考古研究、道橋損壞評(píng)估和軍事偵察等領(lǐng)域。然而，現(xiàn)有研究多集中在良好照明條件下進(jìn)行，對(duì)于夜間目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究相對(duì)較少，導(dǎo)致無(wú)人機(jī)在夜間的應(yīng)用能力受限。因此，研究高準(zhǔn)確度的無(wú)人機(jī)夜間目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)對(duì)于提升無(wú)人機(jī)在各種環(huán)境下的應(yīng)用能力具有重要意義。

二、算法理論原理

? ? ? ?YOLOv5的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由輸入層(Input)、Backbone層、Neck層和預(yù)測(cè)層(Head)組成。輸入層采用Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自適應(yīng)錨框和自適應(yīng)圖片縮放對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理。Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)對(duì)4種圖片隨機(jī)拼接，每個(gè)圖片都有各自的識(shí)別框，然后將拼接的圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，提升了模型的訓(xùn)練速度和網(wǎng)絡(luò)精度。自適應(yīng)錨框計(jì)算在訓(xùn)練時(shí)直接得出最佳描點(diǎn)框，而不需要像YOLOv3和YOLOv4那樣需要運(yùn)行單獨(dú)的程序獲取初始描點(diǎn)框。自適應(yīng)圖片縮放將原始圖片縮放到標(biāo)準(zhǔn)尺寸，這些數(shù)據(jù)處理方法大大縮短了訓(xùn)練時(shí)間。

? ? ? ?Backbone層是用于提取圖像不同特征的神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò)，主要包括CBS、CSP_X和SSPF。輸入圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，首先進(jìn)入CBS層，由卷積層(Conv)、正則化(BN)和激活函數(shù)(SiLU)組成，對(duì)圖像進(jìn)行特征提取。處理完成后，進(jìn)入CSP_X層，通過(guò)對(duì)卷積層分通道減少梯度消失，提取更細(xì)粒度的特征，同時(shí)降低計(jì)算量，提升CNN的學(xué)習(xí)能力。重復(fù)這些算法，進(jìn)行更多特征的提取。最后，池化層利用SPPF算法將任意大小的圖像特征圖轉(zhuǎn)換成固定大小的特征向量，實(shí)現(xiàn)了不同模型的特征融合。

? ? ? ?Neck層是網(wǎng)絡(luò)的融合部分，它通過(guò)CSP+PAN結(jié)構(gòu)對(duì)Backbone網(wǎng)絡(luò)得到的特征層進(jìn)行深度的特征提取，并將提取好的特征傳遞給預(yù)測(cè)層。

? ? ? ?Head層對(duì)最后的輸出結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，使輸出結(jié)果符合預(yù)期目標(biāo)。

? ? ? ?YOLOv5的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自適應(yīng)錨框和自適應(yīng)圖片縮放等技術(shù)對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)Backbone、Neck和Head層實(shí)現(xiàn)特征提取、特征融合和目標(biāo)預(yù)測(cè)，從而提高夜間無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和性能。

相關(guān)代碼：

import numpy as np
import cv2

def color_restoration(image):
    # 將圖像轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)類(lèi)型
    image_float = image.astype(np.float32)

三、檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)

3.1 數(shù)據(jù)集

? ? ? ?由于網(wǎng)絡(luò)上缺乏合適的夜間無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集，我決定親自進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)拍攝，收集圖片并創(chuàng)建一個(gè)全新的數(shù)據(jù)集。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了各種夜間場(chǎng)景下的無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)圖像，其中包括不同類(lèi)型的目標(biāo)、不同光照條件下的場(chǎng)景以及各種復(fù)雜背景。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)拍攝，我能夠捕捉到真實(shí)的夜間環(huán)境和多樣的目標(biāo)情況，這將為我的夜間無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)研究提供更準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)。我相信這個(gè)自制的數(shù)據(jù)集將為夜間無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供有力的支持，并為該領(lǐng)域的研究和應(yīng)用做出積極的貢獻(xiàn)。

? ? ? ?夜間無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)自制數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)標(biāo)注是關(guān)鍵步驟，常見(jiàn)的方法包括目標(biāo)邊界框標(biāo)注和目標(biāo)類(lèi)別標(biāo)注。在標(biāo)注過(guò)程中，確保準(zhǔn)確性和一致性很重要，可以通過(guò)多個(gè)標(biāo)注人員和驗(yàn)證校對(duì)來(lái)提高標(biāo)注質(zhì)量。此外，為了使數(shù)據(jù)集更豐富多樣，可以考慮在不同時(shí)間、光照條件下拍攝，并包含各種目標(biāo)和場(chǎng)景。這樣的數(shù)據(jù)集將為夜間無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)研究提供有力支持，提高模型的泛化能力和檢測(cè)性能。

相關(guān)代碼示例：

def random_translation(image, translation_range):
    tx = np.random.randint(-translation_range, translation_range)
    ty = np.random.randint(-translation_range, translation_range)
    height, width = image.shape[:2]
    translation_matrix = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])
    translated_image = cv2.warpAffine(image, translation_matrix, (width, height))
    return translated_image

# 讀取圖像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像
rotated_image = random_rotation(image, 10)

# 隨機(jī)縮放圖像
scaled_image = random_scale(image, (0.8, 1.2))

# 隨機(jī)平移圖像
translated_image = random_translation(image, 50)

3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

? ? ? ?本實(shí)驗(yàn)使用了一套強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)配置和常用的開(kāi)發(fā)工具，為實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)夜間目標(biāo)檢測(cè)提供了充足的計(jì)算資源和便捷的開(kāi)發(fā)環(huán)境。Python和Tensorflow的組合能夠提供豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)功能，使得實(shí)驗(yàn)可以進(jìn)行高效的模型訓(xùn)練和評(píng)估。同時(shí)，AMD Ryzen 7-5800H CPU和NVIDIA RTX 3060顯卡的配備也能夠滿(mǎn)足對(duì)計(jì)算資源和顯存的需求。整體上，這個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境具備了進(jìn)行無(wú)人機(jī)夜間目標(biāo)檢測(cè)研究的必要條件。

3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

? ? ? ?通過(guò)對(duì)原始YOLO算法和改進(jìn)后的YOLO算法的目標(biāo)檢測(cè)性能進(jìn)行對(duì)比，包括查準(zhǔn)率、查全率和檢測(cè)速度。改進(jìn)的YOLO算法在查準(zhǔn)率和查全率兩個(gè)指標(biāo)上分別比原始YOLO算法提高了11.22%和5.32%。雖然改進(jìn)后的算法的檢測(cè)速度有所降低，但仍然符合實(shí)時(shí)性要求，并能有效地進(jìn)行夜間目標(biāo)檢測(cè)。

? ? ? ?針對(duì)YOLOv5算法在夜間目標(biāo)檢測(cè)方面能力較差的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的Retinex算法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，并將YOLOv5網(wǎng)絡(luò)中的Focus層替換為CBS層。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提出的方法能夠顯著提高無(wú)人機(jī)在夜間環(huán)境下的物體檢測(cè)準(zhǔn)確率，具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。這一研究為夜間目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的改進(jìn)和提升提供了新的思路和方法，有望推動(dòng)無(wú)人機(jī)在夜間任務(wù)中的應(yīng)用，并在實(shí)際場(chǎng)景中取得更好的檢測(cè)效果。

相關(guān)代碼如下：

model.eval()

# 定義類(lèi)別標(biāo)簽
class_labels = ['person', 'car', 'bicycle', 'motorcycle']

# 加載夜間測(cè)試圖像
image = Image.open('night_image.jpg')  # 示例輸入圖像

# 圖像預(yù)處理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((416, 416)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 運(yùn)行圖像通過(guò)模型進(jìn)行推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(image)

# 解析預(yù)測(cè)結(jié)果
pred_boxes = outputs.pred[0][:, :4]  # 預(yù)測(cè)框坐標(biāo)
pred_scores = outputs.pred[0][:, 4]  # 預(yù)測(cè)置信度
pred_class_indices = outputs.pred[0][:, 5].long()  # 預(yù)測(cè)類(lèi)別索引

# 根據(jù)置信度閾值過(guò)濾預(yù)測(cè)結(jié)果
threshold = 0.5  # 置信度閾值
filtered_indices = pred_scores >= threshold
filtered_boxes = pred_boxes[filtered_indices]
filtered_scores = pred_scores[filtered_indices]
filtered_class_indices = pred_class_indices[filtered_indices]

# 打印過(guò)濾后的預(yù)測(cè)結(jié)果
for box, score, class_index in zip(filtered_boxes, filtered_scores, filtered_class_indices):
    class_label = class_labels[class_index]
    print(f"Class: {class_label}, Score: {score}, Box: {box}")

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最后

到了這里，關(guān)于【畢業(yè)設(shè)計(jì)選題】復(fù)雜背景下的無(wú)人機(jī)(UVA)夜間目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng) python 人工智能 深度學(xué)習(xí)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)！