计算机设计大赛 交通目标检测-行人车辆检测流量计数 - 计算机设计大赛

文章目录

  • 0 前言
  • 1\. 目标检测概况
    • 1.1 什么是目标检测？
    • 1.2 发展阶段
  • 2\. 行人检测
    • 2.1 行人检测简介
    • 2.2 行人检测技术难点
    • 2.3 行人检测实现效果
    • 2.4 关键代码-训练过程
  • 最后

0 前言

🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是

🚩 毕业设计 交通目标检测-行人车辆检测流量计数

该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数：3分
  • 工作量：3分
  • 创新点：4分

🧿 更多资料, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

1. 目标检测概况

1.1 什么是目标检测？

目标检测，粗略来说就是：输入图片/视频，经过处理，得到：目标的位置信息（比如左上角和右下角的坐标）、目标的预测类别、目标的预测置信度（confidence）。

1.2 发展阶段

  1. 手工特征提取算法，如VJ、HOG、DPM

  2. R-CNN算法（2014），最早的基于深度学习的目标检测器之一，其结构是两级网络：

  • 1）首先需要诸如选择性搜索之类的算法来提出可能包含对象的候选边界框；
  • 2）然后将这些区域传递到CNN算法进行分类；

  1. R-CNN算法存在的问题是其仿真很慢，并且不是完整的端到端的目标检测器。

  2. Fast R-CNN算法（2014末），对原始R-CNN进行了相当大的改进：提高准确度，并减少执行正向传递所花费的时间。
    是，该模型仍然依赖于外部区域搜索算法。

  3. faster R-CNN算法（2015），真正的端到端深度学习目标检测器。删除了选择性搜索的要求，而是依赖于

  • （1）完全卷积的区域提议网络（RPN, Region Purpose Network），可以预测对象边界框和“对象”分数（量化它是一个区域的可能性的分数）。
  • （2）然后将RPN的输出传递到R-CNN组件以进行最终分类和标记。

  1. R-CNN系列算法，都采取了two-stage策略。特点是：虽然检测结果一般都非常准确，但仿真速度非常慢，即使是在GPU上也仅获得5 FPS。

  2. one-stage方法有：yolo（2015）、SSD（2015末），以及在这两个算法基础上改进的各论文提出的算法。这些算法的基本思路是：均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归。
    整个过程只需要一步，所以其优势是速度快，但是训练比较困难。

  3. yolov3（2018）是yolo作者提出的第三个版本（之前还提过yolov2和它们的tinny版本，tinny版本经过压缩更快但是也降低了准确率）。

2. 行人检测

这里学长以行人检测作为例子来讲解目标检测。

2.1 行人检测简介

行人检测( Pedestrian
Detection)一直是计算机视觉研究中的热点和难点。行人检测要解决的问题是：找出图像或视频帧中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人脸检测类似，这也是典型的目标检测问题。

行人检测技术有很强的使用价值，它可以与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于汽车无人驾驶系统(ADAS)，智能机器人，智能视频监控，人体行为分析，客流统计系统，智能交通等领域。

2.2 行人检测技术难点

由于人体具有相当的柔性，因此会有各种姿态和形状，其外观受穿着，姿态，视角等影响非常大，另外还面临着遮挡
、光照等因素的影响，这使得行人检测成为计算机视觉领域中一个极具挑战性的课题。行人检测要解决的主要难题是:

  • 外观差异大：包括视角，姿态，服饰和附着物，光照，成像距离等。从不同的角度看过去，行人的外观是很不一样的。处于不同姿态的行人，外观差异也很大。由于人穿的衣服不同，以及打伞、戴帽子、戴围巾、提行李等附着物的影响，外观差异也非常大。光照的差异也导致了一些困难。远距离的人体和近距离的人体，在外观上差别也非常大。

  • 遮挡问题： 在很多应用场景中，行人非常密集，存在严重的遮挡，我们只能看到人体的一部分，这对检测算法带来了严重的挑战。

  • 背景复杂：无论是室内还是室外，行人检测一般面临的背景都非常复杂，有些物体的外观和形状、颜色、纹理很像人体，导致算法无法准确的区分。

  • 检测速度：行人检测一般采用了复杂的模型，运算量相当大，要达到实时非常困难，一般需要大量的优化。

2.3 行人检测实现效果

在这里插入图片描述

检测到行人后还可以做流量分析：

在这里插入图片描述

2.4 关键代码-训练过程

​

import cv2import numpy as npimport randomdef load_images(dirname, amout = 9999):img_list = []file = open(dirname)img_name = file.readline()while img_name != '':  # 文件尾img_name = dirname.rsplit(r'/', 1)[0] + r'/' + img_name.split('/', 1)[1].strip('\n')img_list.append(cv2.imread(img_name))img_name = file.readline()amout -= 1if amout <= 0: # 控制读取图片的数量breakreturn img_list# 从每一张没有人的原始图片中随机裁出10张64*128的图片作为负样本def sample_neg(full_neg_lst, neg_list, size):random.seed(1)width, height = size[1], size[0]for i in range(len(full_neg_lst)):for j in range(10):y = int(random.random() * (len(full_neg_lst[i]) - height))x = int(random.random() * (len(full_neg_lst[i][0]) - width))neg_list.append(full_neg_lst[i][y:y + height, x:x + width])return neg_list# wsize: 处理图片大小，通常64*128; 输入图片尺寸>= wsizedef computeHOGs(img_lst, gradient_lst, wsize=(128, 64)):hog = cv2.HOGDescriptor()# hog.winSize = wsizefor i in range(len(img_lst)):if img_lst[i].shape[1] >= wsize[1] and img_lst[i].shape[0] >= wsize[0]:roi = img_lst[i][(img_lst[i].shape[0] - wsize[0]) // 2: (img_lst[i].shape[0] - wsize[0]) // 2 + wsize[0], \(img_lst[i].shape[1] - wsize[1]) // 2: (img_lst[i].shape[1] - wsize[1]) // 2 + wsize[1]]gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gradient_lst.append(hog.compute(gray))# return gradient_lstdef get_svm_detector(svm):sv = svm.getSupportVectors()rho, _, _ = svm.getDecisionFunction(0)sv = np.transpose(sv)return np.append(sv, [[-rho]], 0)# 主程序# 第一步：计算HOG特征neg_list = []pos_list = []gradient_lst = []labels = []hard_neg_list = []svm = cv2.ml.SVM_create()pos_list = load_images(r'G:/python_project/INRIAPerson/96X160H96/Train/pos.lst')full_neg_lst = load_images(r'G:/python_project/INRIAPerson/train_64x128_H96/neg.lst')sample_neg(full_neg_lst, neg_list, [128, 64])print(len(neg_list))computeHOGs(pos_list, gradient_lst)[labels.append(+1) for _ in range(len(pos_list))]computeHOGs(neg_list, gradient_lst)[labels.append(-1) for _ in range(len(neg_list))]# 第二步：训练SVMsvm.setCoef0(0)svm.setCoef0(0.0)svm.setDegree(3)criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER + cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 1000, 1e-3)svm.setTermCriteria(criteria)svm.setGamma(0)svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)svm.setNu(0.5)svm.setP(0.1)  # for EPSILON_SVR, epsilon in loss function?svm.setC(0.01)  # From paper, soft classifiersvm.setType(cv2.ml.SVM_EPS_SVR)  # C_SVC # EPSILON_SVR # may be also NU_SVR # do regression tasksvm.train(np.array(gradient_lst), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(labels))# 第三步：加入识别错误的样本，进行第二轮训练# 参考 http://masikkk.com/article/SVM-HOG-HardExample/hog = cv2.HOGDescriptor()hard_neg_list.clear()hog.setSVMDetector(get_svm_detector(svm))for i in range(len(full_neg_lst)):rects, wei = hog.detectMultiScale(full_neg_lst[i], winStride=(4, 4),padding=(8, 8), scale=1.05)for (x,y,w,h) in rects:hardExample = full_neg_lst[i][y:y+h, x:x+w]hard_neg_list.append(cv2.resize(hardExample,(64,128)))computeHOGs(hard_neg_list, gradient_lst)[labels.append(-1) for _ in range(len(hard_neg_list))]svm.train(np.array(gradient_lst), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(labels))# 第四步：保存训练结果hog.setSVMDetector(get_svm_detector(svm))hog.save('myHogDector.bin')

最后

🧿 更多资料, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/643998.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

乙级 1002 写出这个数

乙级 1002 写出这个数

读入一个正整数 n&#xff0c;计算其各位数字之和&#xff0c;用汉语拼音写出和的每一位数字。 输入格式&#xff1a; 每个测试输入包含 1 个测试用例&#xff0c;即给出自然数 n 的值。这里保证 n 小于 10100。 输出格式&#xff1a; 在一行内输出 n 的各位数字之和的每一…
阅读更多...
shell脚本获得所有数据库备份（整库备份，表级备份）

shell脚本获得所有数据库备份（整库备份，表级备份）

数据库备份到天翼云对象存储OBS https://blog.csdn.net/qq_34631220/article/details/135755894 1、获得所有数据库 #!/bin/sh HOSTNAME"ip" #数据库信息 PORT"3306" USERNAME"root" PASSWORD"" DBNAME"yusuan" #数据库…
阅读更多...
Vue 的 事件修饰符and按键修饰符

Vue 的 事件修饰符and按键修饰符

1、事件修饰符概览 修饰符说明 .prevent阻止默认事件 .stop阻止冒泡.once事件只触发一次 .capture 添加事件侦听器时使用事件捕获模式.self只有点击当前元素本身时才会触发回调.passive事件的默认行为立即执行&#xff0c;无需等待事件回调执行完毕(不常用).native 将vue组件…
阅读更多...
uniapp开发过程一些小坑

uniapp开发过程一些小坑

问题1、uniapp使用scroll-view的:scroll-into-view“lastChatData“跳到某个元素id时候&#xff0c;在app上不生效&#xff0c;小程序没问题 使用this.$nextTick或者 setTimeout(()>{that.lastChatData 元素id },500) 进行延后处理就可以了。 问题2&#xff1a;uniapp开…
阅读更多...
c#算法（10）——求点到直线的距离

c#算法（10）——求点到直线的距离

前言 在上位机软件开发领域，特别是机器视觉领域，经常会遇到尺寸测量的场景，比如让我们求一个点到一条直线的距离，我们已知了直线上的两个点的坐标，然后又已知了直线外的一个点的坐标，那么如何求出该直线外的一点到直线的距离呢？本文就是来讲解如何求点到直线的距离的，…
阅读更多...
ssh登录失败：connection closed by foreign host

ssh登录失败：connection closed by foreign host

问题1&#xff1a; ssh登录不上&#xff0c;连接上就断掉 inetd.conf显示2277已打开&#xff0c;ip也没有冲突。 但是这两个文件是空的(size 0k)&#xff1a; dropbear_dss_host_key dropbear_rsa_host_key 把/etc/dropbear里面的东西删掉,重新生成秘钥文件&#xff1a; …
阅读更多...
FIR数字滤波器设计

FIR数字滤波器设计

文章目录 【 1. 具体实现 】【 2. 参考 】目标 用Kaiser窗设计一个FIR数字带阻滤波器，对模拟信号 x a ( t ) = c o s ( 2 π f a t ) + c o s ( 2 π f b t ) + c o s ( 2 π f c t ) x_a(t) = cos (2\pi f_at) + cos (2\pi f_bt) + cos (2\pi f_ct) xa​(t)=cos(2πfa​t)+c…
阅读更多...
2024年制造业展望

2024年制造业展望

制造业是国民经济的主体&#xff0c;其重要性不言而喻。就2023年而言&#xff0c;制造业在技术创新、数字化转型和可持续发展方面都取得了重要的进展。以下是对于2024年制造业的发展进行的分析与预测。 1 保持业务平衡仍将是一项挑战 在过去的四年里&#xff0c;制造业高管人…
阅读更多...
【STM32CubeMX串口通信详解】USART2 -- DMA发送 + DMA空闲中断 接收不定长数据

【STM32CubeMX串口通信详解】USART2 -- DMA发送 + DMA空闲中断 接收不定长数据

&#xff08; 本篇正在编写、更新状态中.....) 文章目录&#xff1a; 前言 前言 本篇&#xff0c;详细地用截图解释 CubeMX 对 USART2 的配置&#xff0c;HAL函数使用&#xff0c;和收发程序的编写。 收、发机制&#xff1a;DMA发送 DAM空闲中断接收。 DMA空…
阅读更多...
142基于matlab的移动力过简支梁程序

142基于matlab的移动力过简支梁程序

基于matlab的移动力过简支梁程序&#xff0c;算法采用newmark-belta法&#xff0c;输出简支梁&#xff0c;求解静力位移&#xff0c;自振特性&#xff0c;动力特性。可调节简支梁参数。程序已调通&#xff0c;可直接运行。 142 matlab简支梁自振特性 (xiaohongshu.com)
阅读更多...
企业IT基础资源管理的“帮帮团”上线啦——源启云原生基础设施管理平台

企业IT基础资源管理的“帮帮团”上线啦——源启云原生基础设施管理平台

为助力企业提升基础资源一体化管理和交付效率&#xff0c;以更先进的基础设施管理方式来满足现代企业业务持续扩展和复杂化的需要&#xff0c;中电金信运用基础设施即代码&#xff08;Infrastructure as Code&#xff0c;简称IaC&#xff09;技术&#xff0c;研发推出源启云原生…
阅读更多...
【Python】01快速上手爬虫案例一

【Python】01快速上手爬虫案例一

文章目录 前言一、VSCodePython环境搭建二、爬虫案例一1、爬取第一页数据2、爬取所有页数据3、格式化html数据4、导出excel文件 前言 实战是最好的老师&#xff0c;直接案例操作&#xff0c;快速上手。 案例一&#xff0c;爬取数据&#xff0c;最终效果图&#xff1a; 一、VS…
阅读更多...
光流估计概念和算法

光流估计概念和算法

什么是光流&#xff1f; 光流就是物体和观测者之间的互相运动&#xff0c;亮度变化的速度矢量&#xff0c;下图两张图片表示了光流的原理。 光流的算法有几个基本不变的假设&#xff1a; 1&#xff0c;光强不变假设&#xff1b; 一元的n阶泰勒公式&#xff1a; 在这里插入图…
阅读更多...
HTTP与HTTPS的工作流程

HTTP与HTTPS的工作流程

HTTP与HTTPS的工作流程 http知识点回顾1、HTTP访问的过程2、HTTP常见状态码3、HTTP 协议一共五大特点 https的工作流程1、对称加密2、非对称加密3、https工作流程 http知识点回顾 1、HTTP访问的过程 &#xff08;1&#xff09;解析url&#xff0c;获取 url 中包含的域名&…
阅读更多...
ts + websocket封装

ts + websocket封装

1&#xff0c;使用方式 // 开始链接websocket const ws websocket({url: /websocket,onmessage: e > {// 获取websocket信息console.log(e)} })// 关闭websocket ws.close()2&#xff0c;源码如下 // 定义定时器 type TimeoutHandle ReturnType<typeof setTimeout>…
阅读更多...
C语言第七弹---循环语句

C语言第七弹---循环语句

✨个人主页&#xff1a; 熬夜学编程的小林 &#x1f497;系列专栏&#xff1a; 【C语言详解】 【数据结构详解】 循环语句 1、while循环1.1、if和while的对比1.2、while语句的执行流程1.3、while循环的实践1.4、练习 2、for循环2.1、语法形式2.2、for循环的执行流程2.3、for循…
阅读更多...
vue实现点击复制

vue实现点击复制

3. 使用vue-clipboard2库 安装 npm install --save vue-clipboard2 main.js 中引入 <template> <div> <el-button type"primary" v-clipboard:copy"message2" v-clipboard:success"onCopy" v-cl…
阅读更多...
沃通服务器密码机（WTHSM）

沃通服务器密码机（WTHSM）

概述 沃通服务器密码机&#xff08;WTHSM&#xff09;由沃通CA自主设计开发&#xff0c;严格遵照国密局颁布技术规范&#xff0c;获得国密局颁发《商用密码产品认证证书》&#xff0c;是一款多安全功能、高稳定性、可扩展和快速部署的软硬件集成化安全设备&#xff0c;为应用提…
阅读更多...
mybatis-plus代码生成器（文章最后给出了官方参考文档）

mybatis-plus代码生成器（文章最后给出了官方参考文档）

目 录 1、引入依赖 2、demo示例 3、总结 1、引入依赖 此时引入了mybatis-plus的相关依赖和mysql数据库依赖 <properties><mybatis-plus.version>3.0.5</mybatis-plus.version><velocity.version>2.0</velocity.version><mysql.version&g…
阅读更多...
【.net/.net core】使用form-data方式发起post请求

【.net/.net core】使用form-data方式发起post请求

使用场景&#xff1a;一般为在发起请求时&#xff0c;需要带着文件对象&#xff0c;即File类型参数。 public async void PostByFormData() {//创建一个MultipartFormDataContent对象&#xff0c;构建multipart/form-data请求体MultipartFormDataContent pushMemberParams n…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023