目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器
img_size= [448,448];
imgPath = 'test/';        % 图像库路径
cnt     = 0;for i = 1:12          % 遍历结构体就可以一一处理图片了ifigureimg = imread([imgPath [num2str(i),'.jpg']]); %读取每张图片 I               = imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.48);if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标idx = [];I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores,FontSize=8);% 在图像上绘制检测结果endimshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间，使图像显示更流畅if cnt==1cnt=0;end
end
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4.算法理论概述

       基于YOLOv2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法结合了YOLOv2的高效目标检测能力和对鱼眼镜头畸变的校正处理，以实现对鱼眼图像中人员的准确识别。YOLOv2（You Only Look Once Version 2）由Joseph Redmon等人提出，它在YOLOv1的基础上进行了多项改进，包括引入了批量归一化、高分辨率分类器、多尺度预测、以及使用了新的网络结构Darknet-19。YOLOv2的核心思想是将图像划分为S×S的网格，每个网格预测B个边界框（bounding boxes），以及这些框内物体的类别概率和置信度。

       鱼眼镜头产生的图像畸变主要是桶形畸变，可通过多项式模型进行校正。最常用的校正模型是Brown-Conrady模型，其畸变系数为k1​,k2​,k3​（径向畸变）和p1​,p2​（切向畸变）。

       在鱼眼镜头环境下应用YOLOv2，首先需要对原始图像进行畸变校正，消除桶形畸变。然后，使用校正后的图像作为输入，通过YOLOv2网络进行目标检测。

• 预处理：包括图像缩放、归一化等，确保输入符合网络要求。
• 网络前向传播：输入图像经过一系列卷积层、批量归一化层、激活函数层等，最终产生特征图，每个特征图的每个单元对应原图中的一个网格。
• 边界框预测与分类：每个网格预测多个边界框及其对应的类别概率和置信度。
• 后处理：非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）用于去除重叠的预测框，仅保留置信度最高的预测结果。

       对于鱼眼镜头的特定场景，可能需要对YOLOv2网络进行微调，以适应畸变校正后图像的特点。这包括调整网络结构（如增加或减少某些层）、修改损失函数的权重参数、以及对网络进行针对性训练，使用包含大量鱼眼镜头下人员样本的数据集。

5.算法完整程序工程

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