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-Toy模板网

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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

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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选题指导:

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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'