毕设开源深度学习车道线检测（源码+论文）-北京尧图网络

文章目录0 前言1 项目运行效果2 课题背景3 卷积神经网络3.1卷积层3.2 池化层3.3 激活函数3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4 YOLOV56 数据集处理7 模型训练8 最后0 前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升传统的毕设题目缺少创新和亮点往往达不到毕业答辩的要求这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习今天要分享的是毕业设计深度学习车道线检测源码论文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分项目分享见主页任意置顶文章1 项目运行效果视频效果毕业设计深度学习车道线检测2 课题背景从汽车的诞生到现在为止已经有一百多年的历史了随着车辆的增多交通事故频繁发生成为社会发展的隐患人们的生命安全受到了严重威胁。多起事故发生原因中都有一个共同点那就是因为视觉问题使驾驶员在行车时获取不准确的信息导致交通事故的发生。为了解决这个问题高级驾驶辅助系统ADAS应运而生其中车道线检测就是ADAS中相当重要的一个环节。利用机器视觉来检测车道线相当于给汽车安装上了一双“眼睛”从而代替人眼来获取车道线信息在一定程度上可以减少发生交通事故的概率。本项目基于yolov5实现图像车道线检测。3 卷积神经网络受到人类大脑神经突触结构相互连接的模式启发神经网络作为人工智能领域的重要组成部分通过分布式的方法处理信息可以解决复杂的非线性问题从构造方面来看主要包括输入层、隐藏层、输出层三大组成结构。每一个节点被称为一个神经元存在着对应的权重参数部分神经元存在偏置当输入数据进入后对于经过的神经元都会进行类似于yw*xb的线性函数的计算其中为该位置神经元的权值b则为偏置函数。通过每一层神经元的逻辑运算将结果输入至最后一层的激活函数最后得到输出output。3.1卷积层卷积核相当于一个滑动窗口示意图中x大小的卷积核依次划过x大小的输入数据中的对应区域并与卷积核滑过区域做矩阵点乘将所得结果依次填入对应位置即可得到右侧x尺寸的卷积特征图例如划到右上角x所圈区域时将进行xxxxxxxxxx的计算操作并将得到的数值填充到卷积特征的右上角。3.2 池化层池化操作又称为降采样提取网络主要特征可以在达到空间不变性的效果同时有效地减少网络参数因而简化网络计算复杂度防止过拟合现象的出现。在实际操作中经常使用最大池化或平均池化两种方式如下图所示。虽然池化操作可以有效的降低参数数量但过度池化也会导致一些图片细节的丢失因此在搭建网络时要根据实际情况来调整池化操作。3.3 激活函数激活函数大致分为两种在卷积神经网络的发展前期使用较为传统的饱和激活函数主要包括sigmoid函数、tanh函数等随着神经网络的发展研宄者们发现了饱和激活函数的弱点并针对其存在的潜在问题研宄了非饱和激活函数其主要含有ReLU函数及其函数变体3.4 全连接层在整个网络结构中起到“分类器”的作用经过前面卷积层、池化层、激活函数层之后网络己经对输入图片的原始数据进行特征提取并将其映射到隐藏特征空间全连接层将负责将学习到的特征从隐藏特征空间映射到样本标记空间一般包括提取到的特征在图片上的位置信息以及特征所属类别概率等。将隐藏特征空间的信息具象化也是图像处理当中的重要一环。3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络classCNN(tf.keras.Model):def__init__(self):super().__init__()self.conv1tf.keras.layers.Conv2D(filters32,# 卷积层神经元卷积核数目kernel_size[5,5],# 感受野大小paddingsame,# padding策略vaild 或 sameactivationtf.nn.relu# 激活函数)self.pool1tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size[2,2],strides2)self.conv2tf.keras.layers.Conv2D(filters64,kernel_size[5,5],paddingsame,activationtf.nn.relu)self.pool2tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size[2,2],strides2)self.flattentf.keras.layers.Reshape(target_shape(7*7*64,))self.dense1tf.keras.layers.Dense(units1024,activationtf.nn.relu)self.dense2tf.keras.layers.Dense(units10)defcall(self,inputs):xself.conv1(inputs)# [batch_size, 28, 28, 32]xself.pool1(x)# [batch_size, 14, 14, 32]xself.conv2(x)# [batch_size, 14, 14, 64]xself.pool2(x)# [batch_size, 7, 7, 64]xself.flatten(x)# [batch_size, 7 * 7 * 64]xself.dense1(x)# [batch_size, 1024]xself.dense2(x)# [batch_size, 10]outputtf.nn.softmax(x)returnoutput4 YOLOV5简介基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的目标检测模型研究可按检测阶段分为两类一类是基于候选框的两阶段检测 R-CNN 、 Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN都是基于目标候选框的两阶段检测方法另一类是基于免候选框的单阶段检测SSD、YOLO系列都是典型的基于回归思想的单阶段检测方法。YOLOv5 目标检测模型 2020年由Ultralytics发布的YOLOv5在网络轻量化上贡献明显检测速度更快也更加易于部署。与之前版本不同YOLOv5 实现了网络架构的系列化分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、 YOLOv5x。这5种模型的结构相似通过改变宽度倍数(Depth multiple)来改变卷积过程中卷积核的数量通过改变深度倍数 (Width multiple) 来改变 BottleneckC3(带3个CBS模块的BottleneckCSP结构)中 C3的数量从而实现不同网络深度和不同网络宽度之间的组合达到精度与效率的平衡。YOLOv5各版本性能如图所示模型结构图如下YOLOv5s 模型算法流程和原理YOLOv5s模型主要算法工作流程原理(1) 原始图像输入部分加入了图像填充、自适应锚框计算、Mosaic数据增强来对数据进行处理增加了检测的辨识度和准确度。(2) 主干网络中采用Focus结构和CSP1_X (X个残差结构) 结构进行特征提取。在特征生成部分使用基于SPP优化后的SPPF结构来完成。(3) 颈部层应用路径聚合网络和CSP2_X进行特征融合。(4) 使用GIOU_Loss作为损失函数。关键代码6 数据集处理获取摔倒数据集准备训练如果没有准备好的数据集可自己标注但过程会相对繁琐深度学习图像标注软件众多按照不同分类标准有多中类型本文使用LabelImg单机标注软件进行标注。LabelImg是基于角点的标注方式产生边界框对图片进行标注得到xml格式的标注文件由于边界框对检测精度的影响较大因此采用手动标注并没有使用自动标注软件。考虑到有的朋友时间不足博主提供了标注好的数据集和训练好的模型需要请联系。数据标注简介通过pip指令即可安装pip install labelimg在命令行中输入labelimg即可打开打开你所需要进行标注的文件夹点击红色框区域进行标注格式切换我们需要yolo格式因此切换到yolo点击Create RectBo - 拖拽鼠标框选目标 - 给上标签 - 点击ok数据保存点击save保存txt。7 模型训练配置超参数主要是配置data文件夹下的yaml中的数据集位置和种类配置模型这里主要是配置models目录下的模型yaml文件主要是进去后修改nc这个参数来进行类别的修改。目前支持的模型种类如下所示训练过程篇幅有限更多详细设计见设计论文8 最后项目包含内容完整详细设计论文项目分享见主页任意置顶文章

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