当前位置: 首页 > news >正文

基于Yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真

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

4.1. 卷积神经网络(CNN)

4.2. YOLOv2 网络

4.3. 实现过程

4.4. 应用领域

5.算法完整程序工程


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

............................................................................
options = trainingOptions('sgdm', ...'MiniBatchSize', 8, ....'InitialLearnRate',1e-3, ...'MaxEpochs',100,...'CheckpointPath', checkpoint_folder, ...'Shuffle','every-epoch', ...'ExecutionEnvironment', 'gpu');% 设置训练选项
% 训练 YOLOv2 目标检测器
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options);
for i = 1:num_test_imagesI = imread(test_data.imageFilename{i});% 读取测试图像[bboxes,scores,labels] = detect(detector,I);% 在测试图像上进行目标检测results.Boxes{i} = bboxes;results.Scores{i} = scores;results.Labels{i} = labels;
end
% 期望的测试集标注信息
expected_results = test_data(:, 2:end);
% 计算平均准确率和召回率
[ap, recall, precision] = evaluateDetectionPrecision(results, expected_results);plot(recall,precision)
xlabel('召回率')
ylabel('准确率')
grid on
title(sprintf('平均准确率 = %.2f', ap))
% 保存训练好的目标检测器
save yolov2.mat detector

4.算法理论概述

         车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。它在自动驾驶、智能交通系统、交通监控以及车辆计数等应用场景中起着至关重要的作用。近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著的成果,其中基于卷积神经网络(CNN)的车辆检测方法成为了研究的热点。


4.1. 卷积神经网络(CNN)


        卷积神经网络是一类深度学习模型,特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积层、池化层和全连接层来逐步提取图像特征,并进行分类或回归任务。在车辆检测中,我们使用一个经过预训练的卷积神经网络来提取图像特征,然后在其基础上构建车辆检测模型。

4.2. YOLOv2 网络


        YOLOv2是YOLO(You Only Look Once)目标检测算法的改进版本。它采用了一系列的技术手段来提高检测精度和速度。YOLOv2的核心思想是将目标检测任务看作是一个回归问题,同时在多个尺度上进行检测。YOLOv2网络结构由卷积层、池化层、全连接层以及特殊的检测层(Detection Layer)组成。其中,检测层负责生成边界框和类别概率。

4.3. 实现过程


        车辆检测需要大量的带有车辆标注的图像数据集。通常,我们会采用一些公开的数据集,如KITTI、Cityscapes等。这些数据集包含了大量的道路场景图像,并对图像中的车辆位置进行了标注。

         在车辆检测中,我们可以使用经过预训练的卷积神经网络作为特征提取器。常用的预训练网络包括VGG、ResNet、MobileNet等。我们可以选择合适的预训练网络,并在其基础上进行微调。
         由于车辆检测是一个复杂的任务,为了提高模型的泛化能力,我们需要进行数据增强。数据增强可以通过随机裁剪、随机旋转、随机缩放等操作来扩充训练集。
         在选择好特征提取器后,我们需要在其基础上构建车辆检测模型。YOLOv2采用了多尺度检测策略,即在不同层级的特征图上进行检测。我们需要根据检测目标的大小选择不同的特征图来进行检测。
         完成模型构建后,我们需要使用标注的图像数据进行训练。在训练过程中,我们通过最小化损失函数来优化模型参数,使得模型能够准确地检测车辆。常用的损失函数包括边界框回归损失和分类损失。

4.4. 应用领域


         基于YOLOv2深度学习网络的车辆检测在许多应用领域中具有广泛的应用。在自动驾驶中,车辆检测是一个关键的技术。基于YOLOv2深度学习网络的车辆检测可以帮助自动驾驶车辆实时感知周围的车辆,并做出相应的决策。在智能交通系统中,车辆检测可以用于实时监控道路交通状况,提供实时的交通流量信息,并辅助交通信号控制。基于YOLOv2深度学习网络的车辆检测可以用于交通违法检测,如红灯闯禁、不按规定车道行驶等。在停车场管理、交通流量统计等场景中,车辆计数是一个重要的任务。基于YOLOv2深度学习网络的车辆检测可以用于实时计数车辆。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

相关文章:

基于Yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真

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 4.1. 卷积神经网络(CNN) 4.2. YOLOv2 网络 4.3. 实现过程 4.4. 应用领域 5.算法完整程序工程 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…...

Java的I/O类库- NIO

Java NIO(New I/O)是Java平台提供的一种用于非阻塞I/O操作的API。它引入了一组新的Java类,用于实现高性能的、非阻塞的I/O操作,以替代传统的阻塞式I/O(IO Blocking)模型。Java NIO的核心是基于Channel&…...

【ASP.NET MVC】使用动软(三)(11)

一、问题 上文中提到,动软提供了数据库的基本操作功能,但是往往需要添加新的功能来解决实际问题,比如GetModel,通过id去查对象: 这个功能就需要进行改进:往往程序中获取的是实体的其他属性,比如…...

基于MATLAB长时间序列遥感数据植被物候提取与分析

MATLAB MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。 [1] MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂&a…...

K8S deployment 重启的三种方法

一般重启deployment&#xff0c;常规操作是删掉对应的pod, 但如果有多个副本集的话&#xff0c;一个个删很麻烦。 除了删除pod&#xff0c;还可以&#xff1a; 方案一&#xff1a; 加上环境变量 kubectl patch deploy <deployment-name> -p {"spec":{"…...

解决Linux下PyCharm无法新建文件

一、问题描述 如图&#xff0c;在Ubuntu Linux系统中使用pycharm管理项目时&#xff0c;提示无法新建.py源文件&#xff1a; 二、问题解决 将问题定性为文件夹&#xff08;目录&#xff09;权限问题&#xff0c;在终端中打开项目文件夹的上级目录&#xff0c;将整个项目目录的…...

规则引擎技术解决方案

1 概述 1.1 规则引擎的背景 业务系统在应用过程中&#xff0c;常常包含着要处理“复杂、多变”的部分&#xff0c;这部分往往是“业务规则”或者是“数据的处理逻辑”。因此这部分的动态规则的问题&#xff0c;往往需要可配置&#xff0c;并对系统性能和热部署有一定的要求。从…...

2023奇安信天眼设备--面试题

1.在天眼分析平台网络协议中sip、dip、sport、dport字段表示的含义是什么&#xff1f; sip 源IP、dip 目的IP、sport 源端口、dport 目的端口 2.在天眼分析平台DNS协议中dns type字段表示的含义是? dns type表示DNS请求类型 0代表DNS请求&#xff0c;1代表DNS响应 3.dns_typ…...

【剑指Offer 58】 左旋转字符串,Java解密。

LeetCode 剑指Offer 75道练习题 文章目录 剑指Offer:左旋转字符串示例:限制:解题思路:剑指Offer:左旋转字符串 【题目描述】 字符串的左旋转操作是把字符串前面的若干个字符转移到字符串的尾部。请定义一个函数实现字符串左旋转操作的功能。比如,输入字符串"abcdef…...

Python SMTP发送邮件

Python SMTP发送邮件 SMTP&#xff08;Simple Mail Transfer Protocol&#xff09;即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则&#xff0c;由它来控制信件的中转方式。 python的smtplib提供了一种很方便的途径发送电子邮件。它对smtp协议进行了简单的…...

Jmeter-获取接口响应头(Response headers)信息进行关联

文章目录 Jmeter-获取接口响应头&#xff08;Response headers&#xff09;信息进行关联使用正则表达式提取器将Set-Cookie的值提取出来在其余接口中关联该提取信息运行查看关联是否成功 Jmeter-获取接口响应头&#xff08;Response headers&#xff09;信息进行关联 获取某一…...

解密爬虫ip是如何被识别屏蔽的

在当今信息化的时代&#xff0c;网络爬虫已经成为许多企业、学术机构和个人不可或缺的工具。然而&#xff0c;随着网站安全防护的升级&#xff0c;爬虫ip往往容易被识别并屏蔽&#xff0c;给爬虫工作增加了许多困扰。在这里&#xff0c;作为一家专业的爬虫ip供应商&#xff0c;…...

GPIO实验

一、GPIO GPIO&#xff08;General-purpose input/output&#xff09;即通用型输入输出&#xff0c;GPIO可以控制连接在其之上的引脚实现信号的输入和输出 芯片的引脚与外部设备相连&#xff0c;从而实现与外部硬件设备的通讯、控制及信号采集等功能 LED实验步骤 最终目的&am…...

Docker-Compose编排与部署(lnmp实例)

第四阶段 时 间&#xff1a;2023年8月3日 参加人&#xff1a;全班人员 内 容&#xff1a; Docker-Compose编排与部署 目录 一、Docker Compose &#xff08;一&#xff09;概述 &#xff08;二&#xff09;Compose适用于所有环境&#xff1a; &#xff08;三&#xf…...

Docker 网络模型使用详解 (1)Dockers网络基础

目录 环境准备 Dockers 网络基础 1.端口映射 查看随机映射端口范围 -p可以指定映射到本地端口 映射指定地址和指定端口 映射指定地址 宿主机端口随机分配 指定传输协议 端口暴露 容器互联 自定义网络 现在把container7加入到demo_net中 在启动一个容器加入到demo_net…...

【Spring】(四)Bean 的作用域和生命周期

文章目录 前言一、Bean 的作用域1.1 被修改的 Bean 案例1.2 作用域的定义1.3 Bean 的六种作用域1.4 Bean 作用域的设置 二、Spring 的执行流程 和 Bean 的生命周期2.1 Spring 的执行流程2.2 Bean 的生命周期2.3 Bean 生命周期的演示 前言 Bean 是 Spring 框架中的一个核心概念…...

卷积神经网络【图解CNN】

文章目录 1.卷积运算2.池化3.全连接层 卷积神经网络可以看作一个函数或者黑箱&#xff0c;输入就是图片的像素阵列&#xff0c;输出就是这个图片是什么&#xff1f; 图片是X&#xff0c;那么就输出‘x’&#xff0c;图片是‘O’,那么就输出O&#xff1b; 在计算机眼中&#xff…...

命令模式 Command Pattern 《游戏设计模式》学习笔记

对于一般的按键输入&#xff0c;我们通常这么做&#xff0c;直接if按了什么键&#xff0c;就执行相应的操作 在这里我们是将用户的输入和程序行为硬编码在一起&#xff0c;这是我们很自然就想到的最快的做法。 但是如果这是一个大型游戏&#xff0c;往往我们需要实现一个按键…...

供水管网漏损监测,24小时保障城市供水安全

供水管网作为城市生命线重要组成部分&#xff0c;其安全运行是城市建设和人民生活的基本保障。随着我国社会经济的快速发展和城市化进程的加快&#xff0c;城市供水管网的建设规模日益增长。然而&#xff0c;由于管网老化、外力破坏和不当维护等因素导致的供水管网漏损&#xf…...

How to Use Glslang

文章目录 Execution of Standalone Wrapper构建 (CMake)依赖关系构建步骤如果需要更改 GLSL 语法测试运行测试基本内部操作 Execution of Standalone Wrapper 要使用独立的二进制形式&#xff0c;请执行glslang&#xff0c;它将打印一条使用语句。基本操作是给它一个包含着色器…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

Java 加密常用的各种算法及其选择

在数字化时代&#xff0c;数据安全至关重要&#xff0c;Java 作为广泛应用的编程语言&#xff0c;提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景&#xff0c;有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。​ 一、对称加密算法…...

VTK如何让部分单位不可见

最近遇到一个需求&#xff0c;需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见&#xff0c;查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行&#xff0c;是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示&#xff0c;主要是最后一个参数&#xff0c;透明度…...

NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建

NFT模式&#xff1a;数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新&#xff1a;构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议&#xff1a;基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通&#xff0c;通过零知…...

QT: `long long` 类型转换为 `QString` 2025.6.5

在 Qt 中&#xff0c;将 long long 类型转换为 QString 可以通过以下两种常用方法实现&#xff1a; 方法 1&#xff1a;使用 QString::number() 直接调用 QString 的静态方法 number()&#xff0c;将数值转换为字符串&#xff1a; long long value 1234567890123456789LL; …...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

Caliper 负载(Workload)详细解析

Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...

【Linux】自动化构建-Make/Makefile

前言 上文我们讲到了Linux中的编译器gcc/g 【Linux】编译器gcc/g及其库的详细介绍-CSDN博客 本来我们将一个对于编译来说很重要的工具&#xff1a;make/makfile 1.背景 在一个工程中源文件不计其数&#xff0c;其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中&#xff0c;mak…...

k8s从入门到放弃之HPA控制器

k8s从入门到放弃之HPA控制器 Kubernetes中的Horizontal Pod Autoscaler (HPA)控制器是一种用于自动扩展部署、副本集或复制控制器中Pod数量的机制。它可以根据观察到的CPU利用率&#xff08;或其他自定义指标&#xff09;来调整这些对象的规模&#xff0c;从而帮助应用程序在负…...

《信号与系统》第 6 章 信号与系统的时域和频域特性

目录 6.0 引言 6.1 傅里叶变换的模和相位表示 6.2 线性时不变系统频率响应的模和相位表示 6.2.1 线性与非线性相位 6.2.2 群时延 6.2.3 对数模和相位图 6.3 理想频率选择性滤波器的时域特性 6.4 非理想滤波器的时域和频域特性讨论 6.5 一阶与二阶连续时间系统 6.5.1 …...