目錄
前言
一、課題背景與意義
二、算法理論技術(shù)
2.1 雙路金字塔網(wǎng)絡(luò)
2.2 算法實(shí)現(xiàn)
三、模型訓(xùn)練
3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
3.2 結(jié)果分析
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)專題,本次分享的課題是
? ? ? ? ??基于深度學(xué)習(xí)的危險(xiǎn)駕駛(抽煙、打電話)檢測(cè)系統(tǒng)
一、課題背景與意義
?????? 危險(xiǎn)駕駛行為，如抽煙、打電話等，是導(dǎo)致交通事故的主要原因之一。傳統(tǒng)的危險(xiǎn)駕駛檢測(cè)方法通常依賴于人工觀察和交通攝像頭監(jiān)控，效果有限且受到主觀因素的影響。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和警示危險(xiǎn)駕駛行為，駕駛員可以及時(shí)意識(shí)到自己的不當(dāng)行為，并加以改善。這有助于提高駕駛員的安全意識(shí)和行為規(guī)范，減少交通事故的風(fēng)險(xiǎn)。可以推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，為其他相關(guān)領(lǐng)域提供借鑒和參考。
二、算法理論技術(shù)
2.1 目標(biāo)檢測(cè)算法
?1.1?雙路金字塔網(wǎng)絡(luò)
?????? SIEDP是一種基于Faster R-CNN的雙路金字塔網(wǎng)絡(luò)，旨在增強(qiáng)淺層特征的細(xì)節(jié)和紋理信息。在ResNet FPN的基礎(chǔ)上引入了圖像金字塔結(jié)構(gòu)，形成了雙路金字塔(Double Pyramids, DP)結(jié)構(gòu)。在特征融合之后，SIEDP還設(shè)計(jì)了空間信息增強(qiáng)(Spatial Information Enhancement, SIE)模塊，受到Non-Local模塊的啟發(fā)。SIE模塊通過(guò)兩個(gè)分支分別捕獲局部空間信息和全局空間信息，并在特征傳遞到FPN結(jié)構(gòu)的過(guò)程中減少不相關(guān)區(qū)域和冗余信息的干擾。這樣可以突出重點(diǎn)區(qū)域的信息，進(jìn)一步提升特征提取的能力。
?
相關(guān)代碼示例：
# 雙路金字塔結(jié)構(gòu)
def dual_pyramid_feature_extraction(image):
# 建立金字塔結(jié)構(gòu)
pyramid1 = build_pyramid(image, levels=3)
pyramid2 = build_pyramid(image, levels=5)
# 提取淺層特征
features1 = []
for level in pyramid1:
feature = extract_features(level)
features1.append(feature)
# 提取深層特征
features2 = []
for level in pyramid2:
feature = extract_features(level)
features2.append(feature)
return features1, features2?????? SIEDP通過(guò)引入雙路金字塔結(jié)構(gòu)和空間信息增強(qiáng)模塊，對(duì)于淺層特征的細(xì)節(jié)和紋理信息進(jìn)行增強(qiáng)，從而提升了目標(biāo)檢測(cè)的性能和精度。這種結(jié)構(gòu)的應(yīng)用可以在各種視覺(jué)任務(wù)中提供更準(zhǔn)確和詳細(xì)的特征表示，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用帶來(lái)了新的可能性。
?
相關(guān)代碼示例：
# 空間信息增強(qiáng)模塊
def spatial_enhancement(features1, features2):
enhanced_features = []
for i in range(len(features1)):
enhanced_feature = enhance_spatial_information(features1[i], features2[i])
enhanced_features.append(enhanced_feature)
return enhanced_features
# 目標(biāo)檢測(cè)主函數(shù)
def object_detection(image):
# 雙路金字塔結(jié)構(gòu)
features1, features2 = dual_pyramid_feature_extraction(image)
# 空間信息增強(qiáng)模塊
enhanced_features = spatial_enhancement(features1, features2)
# 在增強(qiáng)后的特征上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
detections = []
for feature in enhanced_features:
detection = detect_objects(feature)
detections.append(detection)
return detections?????? 為了解決直接將經(jīng)過(guò)圖像金字塔特征和骨干網(wǎng)絡(luò)特征融合后的特征iO作為最終特征進(jìn)行FPN操作時(shí)可能出現(xiàn)的冗余信息或不相關(guān)區(qū)域特征的干擾問(wèn)題，SIEDP提出了空間信息增強(qiáng)（SIE）模塊。在SIE模塊中，首先將特征iO拆分為兩個(gè)分支，分別用于學(xué)習(xí)局部空間信息和全局空間信息。局部分支通過(guò)池化和卷積操作進(jìn)一步提取局部特征信息，而全局分支通過(guò)Non-Local模塊提取特征圖中任意位置之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。然后，將這兩個(gè)分支的特征進(jìn)行堆疊（Concatenate）操作，以建立局部特征和全局特征之間的交互關(guān)系。這樣做可以使網(wǎng)絡(luò)更加聚焦于更重要的部分，減少冗余信息和不相關(guān)區(qū)域特征的干擾。
?
?????? 通過(guò)引入SIE模塊，SIEDP能夠增強(qiáng)細(xì)節(jié)紋理信息和語(yǔ)義信息，同時(shí)緩解由冗余信息或不相關(guān)區(qū)域特征引起的檢測(cè)干擾。這樣可以提高目標(biāo)檢測(cè)的性能和精度。
代碼如下（示例）：
# SIE模塊
def spatial_information_enhancement(feature_io):
# 拆分為局部分支和全局分支
local_branch = pool_and_conv(feature_io)
global_branch = non_local_module(feature_io)
# 特征堆疊
enhanced_feature = concatenate(local_branch, global_branch)
return enhanced_feature
# 目標(biāo)檢測(cè)
def object_detection(image):
# 圖像金字塔特征和骨干網(wǎng)絡(luò)融合
feature_io = fusion(image)
# 空間信息增強(qiáng)模塊
enhanced_feature = spatial_information_enhancement(feature_io)
# FPN操作
final_feature = fpn(enhanced_feature)
# 在最終特征上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
detections = detect_objects(final_feature)
return detections2.2 算法實(shí)現(xiàn)
?????? SINet在ROI Head部分將目標(biāo)檢測(cè)定義為一個(gè)圖結(jié)構(gòu)推理問(wèn)題。它將物體建模為圖中的點(diǎn)，并將物體之間的關(guān)系建模為圖中的邊。該方法利用物體在空間上的信息計(jì)算得到關(guān)系信息，并將關(guān)系信息、物體外觀信息和場(chǎng)景信息共同輸入到門控循環(huán)單元（GRU）進(jìn)行時(shí)序記憶推斷。一個(gè)物體的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果不僅取決于其細(xì)粒度的外觀細(xì)節(jié)，還受到來(lái)自場(chǎng)景的視覺(jué)信息以及與其他物體的空間位置信息的影響。這種結(jié)構(gòu)推理的方法使得目標(biāo)檢測(cè)模型能夠更全面地考慮物體之間的關(guān)系，從而提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。
?
?????? 在SINet的基礎(chǔ)上，嘗試去掉場(chǎng)景分支，并在關(guān)系分支中引入了結(jié)構(gòu)聚類引導(dǎo)（SCG）模塊，以對(duì)人物交互關(guān)系建模進(jìn)行引導(dǎo)，形成了SCGNet。SCG模塊通過(guò)對(duì)圖中的情況進(jìn)行聚類來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)抽煙和打電話的動(dòng)作。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)計(jì)算每對(duì)候選框與聚類中心點(diǎn)之間的距離，找出符合抽煙和打電話動(dòng)作空間位置關(guān)系的類別。同時(shí)，對(duì)于不符合這幾個(gè)類別的情況進(jìn)行抑制。通過(guò)引入SCG模塊，SCGNet能夠在目標(biāo)檢測(cè)中更好地建模人物之間的交互關(guān)系，并通過(guò)結(jié)構(gòu)聚類引導(dǎo)來(lái)指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特定動(dòng)作。這種方法可以提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。
?
?代碼如下（示例）：
# SCGNet
class SCGNet(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, num_classes):
super(SCGNet, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.num_classes = num_classes
# 定義SCGNet中的其他網(wǎng)絡(luò)層
self.backbone = ...
self.roi_head = ...
...
# 實(shí)例化SCG模塊
self.scg_module = SCGModule(input_dim, num_classes)
def forward(self, input_images):
# 前向傳播過(guò)程
backbone_features = self.backbone(input_images)
roi_features = self.roi_head(backbone_features)
scg_probs = self.scg_module(roi_features)
return scg_probs三、模型訓(xùn)練
3.1數(shù)據(jù)處理
?????? 為了評(píng)估提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)人、香煙和電話檢測(cè)的有效性，我們構(gòu)建了復(fù)雜場(chǎng)景下的抽煙打電話目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括實(shí)驗(yàn)室提供的全景攝像頭監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)（加油站、收銀臺(tái)和化工廠場(chǎng)景）、網(wǎng)絡(luò)上爬取的數(shù)據(jù)（新聞、日常拍攝和電影片段）以及開(kāi)源數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中的圖像分辨率各異，人、香煙和電話的尺度變化較大。數(shù)據(jù)集的構(gòu)建考慮了多樣性和復(fù)雜性，為評(píng)估目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)帶來(lái)了挑戰(zhàn)，以驗(yàn)證提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)各類目標(biāo)的檢測(cè)效果。
?
?????? 在人的數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程中，由于在不同的工程背景下，不同顏色制服的人代表著不同的職業(yè)或身份，因此我們將普通人統(tǒng)一定義為"person"，而特殊工種的人則根據(jù)其著裝的顏色來(lái)進(jìn)行定義。
?
?相關(guān)代碼示例：
import numpy as np
def annotate_dataset(dataset_path, output_path):
# 加載數(shù)據(jù)集文件列表
image_files = glob.glob(dataset_path + "/*.jpg")
for image_file in image_files:
# 讀取圖像
image = cv2.imread(image_file)
# 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和標(biāo)注
# 這里需要根據(jù)具體任務(wù)和目標(biāo)來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)
# 并將檢測(cè)到的目標(biāo)位置和類別信息記錄下來(lái)
# 根據(jù)目標(biāo)位置和類別信息進(jìn)行標(biāo)注
for target in targets:
x, y, w, h = target['bbox']
label = target['label']
# 在圖像上繪制邊界框和標(biāo)簽
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
# 保存標(biāo)注后的圖像
output_file = output_path + "/" + image_file.split("/")[-1]
cv2.imwrite(output_file, image)
print("標(biāo)注完成！")3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
?
3.3 結(jié)果分析
?????? 進(jìn)行了關(guān)鍵點(diǎn)選取方式的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分別比較了選擇全部17個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)和僅選擇上半身的11個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的效果。僅利用上半身11個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的準(zhǔn)確率也能達(dá)到89.8%。這表明在姿態(tài)分類任務(wù)中，選擇上半身關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征提取已經(jīng)足夠有效，并且能夠減少冗余信息對(duì)SVM分類器效果的影響。
?
?????? SVM分類器完全根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行擬合，沒(méi)有參考任何視覺(jué)特征。雖然對(duì)于數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō)是誤檢，但它們?nèi)匀荒芷鸬捷o助判斷疑似目標(biāo)的作用。同時(shí)，姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果也間接證明了抽煙和打電話動(dòng)作的識(shí)別不能只參考關(guān)鍵點(diǎn)特征，需要結(jié)合視覺(jué)特征進(jìn)行綜合判斷。通過(guò)對(duì)誤檢圖片的分析，我們可以得出以下結(jié)論：
- SVM分類器完全基于關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行擬合，沒(méi)有考慮任何視覺(jué)特征。
- 除了特定情況（如d）外，其他誤檢情況在數(shù)據(jù)集中仍然有一定的輔助判斷作用。
- 對(duì)于抽煙和打電話等動(dòng)作的識(shí)別，不能僅僅依賴于關(guān)鍵點(diǎn)特征，需要結(jié)合視覺(jué)特征進(jìn)行綜合判斷。
?
?????? 在面對(duì)類似于抽煙和打電話動(dòng)作的"打哈欠"、"喝水"和"用手扶頭"等動(dòng)作時(shí)，并沒(méi)有產(chǎn)生誤檢。通過(guò)可視化結(jié)果可以觀察到，這類圖片在SHOPR生成候選框階段由于未檢測(cè)到預(yù)定義的物體（如香煙或電話），因此不參與后續(xù)的動(dòng)作交互推理，直接被過(guò)濾掉了。
?????? 通過(guò)可視化結(jié)果，我們可以得出以下結(jié)論：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845184.html
- 當(dāng)人與已定義的物體有交集，但動(dòng)作并不屬于已定義的交互時(shí)，算法會(huì)將結(jié)果自動(dòng)歸屬為未定義的交互，并以黃色虛線表示。
- 當(dāng)人手拿手機(jī)但沒(méi)有看向手機(jī)時(shí)，算法能準(zhǔn)確地僅識(shí)別出hold動(dòng)作。
- 類似于抽煙和打電話動(dòng)作的"打哈欠"、"喝水"和"用手扶頭"等動(dòng)作，并沒(méi)有被算法誤檢測(cè)。這是因?yàn)樵赟HOPR生成候選框階段，由于未檢測(cè)到預(yù)定義的物體，這類圖片被直接過(guò)濾掉了。
文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845184.html
最后??
到了這里，關(guān)于畢業(yè)設(shè)計(jì)：基于深度學(xué)習(xí)的危險(xiǎn)駕駛(抽煙、打電話)檢測(cè)系統(tǒng) 人工智能 python 計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)！
