毕业设计-基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录

 前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验及结果分析

实现效果图样例

最后

前言

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统

设计思路

一、课题背景与意义

随着社会经济的快速发展，越来越多的家庭拥有私家车，如何减少交通意外的发生和实现无人驾驶成为新问题。辅助系统的出现成为解决问题的关键技术，是高精度识别交通路面障碍物的一个重要组成部分。能否及时提醒驾驶员注意交通路面障碍物成为一项安全技术。

二、算法理论原理

YOLOV5模型包括Input、Neck、Backbone和Prediction四个部分。Yolov5网络模型在基础的锚框上进行模拟得到预测框，如果所得预测框计算与实际相差过大，可以改变代码将自动锚功能关闭。Backbone在新增操作的Foucs操作中，切片操作非常重要，其过程是逐步变化的。Neck的结构是FPN（自上而下）+PAN（自底向上结构的特征金字塔）结构，FPN结构采用上采样方法进传递信息和融合信息，获取预测的结果图。Prediction由非极大值抑制（NMS）和Bounding box损失函数两大部分组成。在Bounding box中，GIOU_Loss函数作为损失函数，通过NMS函数可以在预测结果处理阶段解决重合目标边框或进行筛选。

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相关代码：

import torch
import torch.nn as nn

class FPN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels_list, out_channels):
        super(FPN, self).__init__()

        self.in_channels_list = in_channels_list
        self.num_layers = len(in_channels_list)
        self.out_channels = out_channels

        # Lateral convolutions
        self.lateral_convs = nn.ModuleList()
        for i in range(self.num_layers):
            conv = nn.Conv2d(in_channels_list[i], out_channels, kernel_size=1)
            self.lateral_convs.append(conv)

        # Top-down pathway convolutions
        self.topdown_convs = nn.ModuleList()
        for i in range(self.num_layers - 1, 0, -1):
            conv = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
            self.topdown_convs.append(conv)

        # Smooth convolution
        self.smooth_conv = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, inputs):
        # Lateral connections
        laterals = [lateral_conv(inputs[i]) for i, lateral_conv in enumerate(self.lateral_convs)]

        # Top-down pathway
        for i in range(self.num_layers - 1, 0, -1):
            _, _, H, W = laterals[i - 1].size()
            topdown = nn.functional.interpolate(laterals[i], size=(H, W), mode='nearest')
            laterals[i - 1] += topdown
            laterals[i - 1] = self.topdown_convs[i - 1](laterals[i - 1])

        # Smooth convolution
        outputs = [self.smooth_conv(laterals[i]) for i in range(self.num_layers)]

        return outputs

# Example usage
in_channels_list = [256, 512, 1024, 2048]  # Example input channels for each FPN level
out_channels = 256  # Desired output channels for FPN
fpn = FPN(in_channels_list, out_channels)

# Assuming inputs is a list of feature maps from different network levels
inputs = [torch.randn(1, c, h, w) for c, h, w in zip(in_channels_list, [64, 32, 16, 8])]
outputs = fpn(inputs)

# 'outputs' will be a list of feature maps from FPN, with the same number of levels as 'inputs'

三、障碍物检测的实现

3.1 数据集

从线上收集10 000张路面障碍物的图片，组合训练集和测试集，训练集和测试集比例为1∶7，即1 250张∶8 750张，样本集中obstacle表示有障碍物，通过labelimg软件对路面障碍物进行标注。

​

数据预处理：对收集的图像数据进行预处理，包括图像缩放、裁剪、亮度调整等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，可以使用数据增强技术，如随机旋转、平移、翻转等，扩充数据集并减少过拟合。

障碍物标注情况：

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3.2 模型训练

进行目标识别检测时，首先输入样本图片，通过Yolov5算法，采用labelimg软件对目标障碍物进行框选，开始训练，得到需要的数据集。与对应的数据进行对比，选择准确度更高的图片输出，基于Yolov5算法对交通路面障碍物进行检测，验证其准确性和实时性

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使用Yolov5算法模型进行训练，通过改进损失函数，采用DIoU损失函数替代GIoU损失函数。由试验结果可知，采用这种方法可以更准确和迅速标注。Yolov5算法相较于Yolov4，具有更高的实时性和准确性。

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相关代码如下：

import torch
from torchvision.models import yolov5

# 加载预训练的YOLOv5模型
model = yolov5s(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 定义类别标签
class_labels = ['obstacle', 'car', 'pedestrian', 'bicycle', 'motorcycle']

# 加载测试图像
image = torch.randn(1, 3, 416, 416)  # 示例输入图像，尺寸为(1, 3, 416, 416)

# 运行图像通过模型进行推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(image)

实现效果图样例

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最后