目錄

前言

課題背景和意義

實(shí)現(xiàn)技術(shù)思路

一、障礙物檢測(cè)方法

1.1?障礙物識(shí)別算法

1.2 Adaboost算法

1.3?支持向量機(jī)

二、?數(shù)據(jù)集

三、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1?實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

3.2?模型訓(xùn)練

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)來說是充滿挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過和節(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)有任何疑問都可以問學(xué)長哦!

?? ?選題指導(dǎo):

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

? ? ? ??大家好,這里是海浪學(xué)長畢設(shè)專題,本次分享的課題是

? ? ? ???基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高壓線障礙物識(shí)別系統(tǒng)?

課題背景和意義

? ? ? 在電力線路維護(hù)和運(yùn)營過程中，高壓線障礙物（如樹木、建筑物等）的接觸可能導(dǎo)致電力事故和系統(tǒng)故障，對(duì)人員和設(shè)備造成嚴(yán)重威脅。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)，能夠從大量的圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動(dòng)提取有用的特征，從而實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的高壓線障礙物識(shí)別。能夠?yàn)殡娏π袠I(yè)提供科學(xué)工具和決策支持，提高電力線路的安全性和運(yùn)行效率，促進(jìn)電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

實(shí)現(xiàn)技術(shù)思路

一、障礙物檢測(cè)方法

1.1?障礙物識(shí)別算法

? ? ? 障礙物識(shí)別算法包括特征提取模塊和分類模塊，采用兩級(jí)篩選來進(jìn)行目標(biāo)的識(shí)別檢測(cè)。第一級(jí)使用Haar-Like特征提取目標(biāo)圖像特征，并使用級(jí)聯(lián)分類器Adaboost進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確度的識(shí)別。第二級(jí)使用HOG特征提取目標(biāo)圖像特征，并使用支持向量機(jī)進(jìn)行分類，以減少誤檢的數(shù)量，達(dá)到誤檢率的要求。

? ? ? 對(duì)于巡檢機(jī)器人在高壓線上行走的工作原理，根據(jù)前方攝像裝置拍攝到的圖像信息，判斷前方行進(jìn)道路上是否存在障礙物。如果存在障礙物，調(diào)用障礙物識(shí)別算法模塊來確定具體是哪種目標(biāo)障礙物，并向越障功能模塊發(fā)送指令。

具體工作流程如下：

• 巡檢機(jī)器人不斷前進(jìn)，將前方路況圖像傳輸?shù)侥繕?biāo)識(shí)別系統(tǒng)。
• 對(duì)傳輸過來的圖像進(jìn)行預(yù)處理操作。
• 調(diào)用第一級(jí)模型，自動(dòng)提取圖像的Haar-Like特征，并進(jìn)行判斷，確定當(dāng)前圖像是否為目標(biāo)。
• 如果第一級(jí)模型判斷為目標(biāo)物，進(jìn)入第二級(jí)模型。
• 第二級(jí)模型自動(dòng)提取圖像的HOG特征，并進(jìn)行判斷，確定是否為目標(biāo)物。
• 如果兩級(jí)模型都判斷為目標(biāo)物，則輸出判斷結(jié)果為有目標(biāo)物。
• 如果任意一級(jí)模型判斷為非目標(biāo)物，則輸出判斷結(jié)果為無目標(biāo)物。

? ? ? 通過這樣的流程，巡檢機(jī)器人能夠根據(jù)攝像裝置拍攝到的圖像信息，判斷前方道路上是否存在障礙物，并確定具體的目標(biāo)障礙物類型，為越障功能模塊提供相應(yīng)的指令。

1.2 Adaboost算法

算法結(jié)構(gòu)包括訓(xùn)練過程和識(shí)別過程兩個(gè)方面。

1. 訓(xùn)練過程：

   • 從拍攝的視頻圖像中提取障礙物目標(biāo)圖像，并進(jìn)行預(yù)處理操作。
   • 選擇適當(dāng)?shù)奶卣魈崛》椒?，提取目?biāo)圖像的特征。
   • 根據(jù)提取的特征，選擇合適的分類器，例如Adaboost算法。
   • 將提取的特征輸入到分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，得到對(duì)應(yīng)的檢測(cè)模型。

2. 識(shí)別過程：

   • 對(duì)傳輸過來的圖像進(jìn)行預(yù)處理操作。
   • 使用相同類型的特征提取方法提取圖像的特征。
   • 調(diào)用之前生成的檢測(cè)模型，進(jìn)行相似度對(duì)比判斷是否為目標(biāo)障礙物。
   • 最終的判斷結(jié)果由多個(gè)弱分類器進(jìn)行投票決定，每個(gè)弱分類器的比重由Adaboost算法確定。

? ? ? 支持向量機(jī)（SVM）是另一種用于目標(biāo)分類的算法，它建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的基礎(chǔ)上，具有解決非線性問題和高維識(shí)別問題的優(yōu)勢(shì)。在SVM中，需要建立目標(biāo)物和非目標(biāo)物之間的分割標(biāo)準(zhǔn)，并通過構(gòu)造最佳分類面來實(shí)現(xiàn)分類。在實(shí)際情況中，如果目標(biāo)物種類多于兩種或存在線性不可分的問題，可以采用多分類和空間維度轉(zhuǎn)換的方式處理。

1.3?支持向量機(jī)

? ? ? 訓(xùn)練過程主要包括特征提取和分類器訓(xùn)練，而識(shí)別過程包括預(yù)處理、特征提取和使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行目標(biāo)判斷。

? ? ? 在SVM進(jìn)行目標(biāo)分類時(shí)，需要建立目標(biāo)物和非目標(biāo)物之間的分割標(biāo)準(zhǔn)。一般情況下，當(dāng)解決兩種目標(biāo)分類并且目標(biāo)線性可分時(shí)，可以在二維空間中構(gòu)造一個(gè)最佳的分類線，使得線的一側(cè)包含全部正確的目標(biāo)，另一側(cè)包含全部非目標(biāo)。通過多分類和空間維度轉(zhuǎn)化，SVM可以應(yīng)對(duì)目標(biāo)種類多于兩種或線性不可分的問題，提高目標(biāo)分類的準(zhǔn)確性和泛化能力。這使得SVM在目標(biāo)分類問題中具有廣泛的應(yīng)用。

? ? ? Adaboost算法用于訓(xùn)練多個(gè)弱分類器，并根據(jù)其權(quán)重進(jìn)行投票決策，而支持向量機(jī)則用于建立目標(biāo)分類標(biāo)準(zhǔn)。這些算法結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了對(duì)障礙物的識(shí)別和分類。

二、?數(shù)據(jù)集

? ? ? 為了模擬高壓線巡檢機(jī)器人的工作環(huán)境，選擇了一段未通電的實(shí)際高壓輸電線路作為測(cè)試場(chǎng)景，其中包含主要的目標(biāo)障礙物，如防震錘、間隔器、懸垂線夾和其他金屬附件。根據(jù)拍攝到的圖像，選擇不同距離和拍攝角度下的同種障礙物進(jìn)行比較，以獲取具有代表性的輸入樣本。

? ? ? 以防震錘為例，選擇了3000張視覺圖像，其中2000張作為訓(xùn)練樣本，1000張用于測(cè)試樣本。根據(jù)之前的分析，使用這兩種特征值作為分類依據(jù)是可行的，并且單獨(dú)使用一種特征進(jìn)行分類時(shí)，可以達(dá)到一定的分類準(zhǔn)確率，但存在較高的誤檢率。

三、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1?實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

實(shí)驗(yàn)開發(fā)環(huán)境包括以下工具和庫：

1. Visual Studio 2010：用于開發(fā)和編譯項(xiàng)目的集成開發(fā)環(huán)境。
2. OpenCV 2.4.8：一個(gè)開源計(jì)算機(jī)視覺庫，提供了各種圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法的實(shí)現(xiàn)。
3. MATLAB 2012：一個(gè)強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析工具，可以用于算法開發(fā)和數(shù)據(jù)處理。
4. QT 5.7.0：一個(gè)跨平臺(tái)的應(yīng)用程序開發(fā)框架，用于創(chuàng)建圖形用戶界面和應(yīng)用程序的開發(fā)。

? ? ? 檢測(cè)樣本可以分為有目標(biāo)樣本和無目標(biāo)樣本。有目標(biāo)樣本指整幅圖像中包含三種待檢測(cè)目標(biāo)的任意一種，而無目標(biāo)樣本是指圖像中不包含待檢測(cè)目標(biāo)類型，但可以包含一些干擾物，用于驗(yàn)證算法的抗干擾性能。?

3.2?模型訓(xùn)練

? ? ? 根據(jù)預(yù)先設(shè)定的識(shí)別流程，本項(xiàng)目將兩種障礙物識(shí)別方法結(jié)合起來進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。首先，測(cè)試圖片經(jīng)過Haar-Like+Adaboost模型進(jìn)行一級(jí)識(shí)別，然后將一級(jí)識(shí)別的疑似目標(biāo)輸入到HOG+SVM模型進(jìn)行二級(jí)識(shí)別。利用將Haar-Like+Adaboost模型和HOG+SVM模型結(jié)合的高壓線障礙物識(shí)別方法可以非常準(zhǔn)確地獲得特定目標(biāo)物的識(shí)別結(jié)果。盡管時(shí)間方面有一些損失，但總體的識(shí)別結(jié)果仍然非常出色。

? ? ? 由于攝像機(jī)在巡檢機(jī)器人上的位置和姿態(tài)相對(duì)固定，拍攝到的目標(biāo)物在視頻圖像中的相對(duì)位置也是比較固定的。因此，可以在目標(biāo)物的可能區(qū)域內(nèi)設(shè)置一個(gè)感興趣區(qū)域（Region Of Interest）。在這個(gè)區(qū)域內(nèi)的障礙物目標(biāo)可以被檢測(cè)出來，否則則不予考慮。通過分析圖片，發(fā)現(xiàn)三種障礙物目標(biāo)在距離攝像機(jī)越來越近時(shí)，在圖像中的相對(duì)位置有向上移動(dòng)的趨勢(shì)。此外，圖像的下方小部分不僅背景復(fù)雜，而且障礙物在此區(qū)域出現(xiàn)的概率非常小?；谶@些觀察，可以設(shè)置一個(gè)感興趣區(qū)域，可以在該區(qū)域內(nèi)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別，否則不進(jìn)行檢測(cè)。

? ? ? 通過設(shè)置感興趣區(qū)域，檢測(cè)時(shí)間可以縮短近三分之一左右，而對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確率的影響不大。為了更清楚地與單個(gè)訓(xùn)練模型的識(shí)別效果進(jìn)行比較，總的檢測(cè)時(shí)間僅比一級(jí)檢測(cè)模型多一點(diǎn)，但識(shí)別準(zhǔn)確率可以提高到97%以上，同時(shí)將識(shí)別的誤檢率降低到接近于0，識(shí)別效果遠(yuǎn)高于預(yù)期要求。

最后

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