基于深度学习的行人目标检测算法毕业设计详解
基于深度学习的行人目标检测算法毕业设计详解
随着智能视频监控和自动驾驶技术的迅猛发展，行人目标检测在各个领域的应用越来越广泛，如智能交通、安防监控和人机交互等。本文将详细介绍基于深度学习的行人目标检测算法的毕业设计实现方案，包括算法理论基础、数据集构建、实验过程等内容。
课题背景和意义
随着智能视频监控和自动驾驶技术的迅猛发展，行人目标检测在各个领域的应用越来越广泛，如智能交通、安防监控和人机交互等。行人目标检测的准确性和实时性直接影响到这些系统的性能和安全性。传统的行人检测方法面临着复杂环境下的挑战，如遮挡、光照变化和不同姿态等。研究并实现基于深度学习的行人目标检测算法，通过构建自制数据集并进行相关实验，探索深度学习技术在行人检测中的应用潜力，为相关领域的研究提供参考。
实现技术思路
一、算法理论基础
1.1 目标检测
YOLO是一种基于深度学习的实时目标检测算法，其主要特点是将目标检测任务转化为回归问题，利用单一的神经网络模型在一张图像中同时预测多个边界框和类概率。YOLO通过将图像划分为网格，使得每个网格负责检测特定区域内的目标，大幅提高了检测速度和效率。与传统的目标检测方法相比，YOLO在精度和速度之间达到了良好的平衡，能够在各种实时应用中（如视频监控、无人驾驶等）实现高效的目标检测。
YOLOv5设计了四个不同的网络模型：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x，这些模型在网络结构上相似，均由输入端、主干网络Backbone、脖颈Neck模块和输出端组成，主要通过参数量和复杂度进行区分。YOLOv5采用CSPDarknet53作为主干网络，并在Neck部分引入了特征金字塔结构及CSP2结构的改进，增强了特征提取能力。同时，输入端增加了Focus模块，通过切片操作减少了下采样带来的信息损失，从而提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
YOLOv5引入了自适应锚框计算技术，能够根据不同数据集自动计算适应的锚框值，与之前版本的固定锚框方法相比，显著提高了检测准确性和鲁棒性。在训练过程中，自适应锚框计算根据数据集的特点动态调整锚框值，简化了目标检测任务的设置，并优化了模型训练，提升了在各种目标检测任务中的表现。
1.2 多目标跟踪
多目标跟踪（MOT）是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在从图像序列中识别并持续追踪多个目标。其核心挑战是确保不同帧之间的目标准确对应，这对于理解目标的运动轨迹和行为模式至关重要。目前，行人和车辆目标的跟踪算法备受关注，尤其是行人跟踪，其复杂多变的运动模式使得预测工作变得困难，主要依赖于持续的追踪。行人跟踪在智能监控、人机交互和自动驾驶等领域具有重要的现实价值，因此，研究高效、鲁棒的行人跟踪技术显得尤为重要。
根据目标处理过程中所用信息的范围，MOT可以分为在线跟踪和离线跟踪。离线跟踪利用当前时刻前后信息，构建复杂模型来解决遮挡问题，通常性能较好，但难以满足实时需求。在线跟踪则依赖于之前和当前时刻的信息，处理遮挡和检测不准确问题的难度较大。按目标初始化方式的不同，MOT算法可分为基于检测的跟踪（DBT）和无检测的跟踪（DFT）。DBT将多目标跟踪分为检测和跟踪两个步骤，依赖于预先训练的检测器，因此性能受限于检测器的效果；DFT通过手动初始化固定数量的对象，实现自动发现新对象，但无法处理对象出现的情况。
DeepSORT算法在多目标跟踪中采用了卡尔曼滤波器与匈牙利算法的结合，利用运动信息和外观特征进行数据关联，提高了目标匹配的准确性。该算法设计了级联匹配的数据关联策略，并增强了目标轨迹确认逻辑，尤其在遮挡情况下表现出色。DeepSORT通过马氏距离和余弦距离来计算目标间的相似度，将运动信息和外观特征综合考虑，构建全面的代价矩阵，最终使用匈牙利算法确保目标的高效匹配。此外，级联匹配策略分为三个步骤：计算特征向量的余弦距离，评估马氏距离，以及根据预测框的更新状态优先匹配。这些设计使得DeepSORT在复杂场景下能够有效进行多目标跟踪。
二、 数据集
2.1 数据集
图像采集阶段，选择合适的监控视频作为源材料，通过截取关键帧来获取行人图像。互联网也是一个重要的来源，通过爬虫技术收集公开的行人图像数据。这些图像应涵盖不同的场景、时间、天气和行人姿态，以确保数据集的多样性和代表性。利用标注工具对采集到的图像进行详细标注。标注过程包括为每个行人框定边界框，并标记相应的类别信息，进行交叉审核，确保标注的一致性与精确性。
2.2 数据扩充
在数据集划分与扩展方面，通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于后续模型的训练和评估。为了增强数据集的有效性和鲁棒性，可以采用数据扩展技术，如随机裁剪、旋转、翻转和颜色抖动等方法，生成更多变换后的图像。这一过程不仅可以增加数据量，还能帮助模型在训练时更好地适应各种复杂的场景，提高其在实际应用中的表现。
三、实验及结果分析
3.1 实验环境搭建
3.2 模型训练
数据集应包含各种场景中的行人，确保多样性和代表性。数据标注通常使用标注工具，如LabelImg，完成边界框的标注，并生成相应的标签文件。为了保证训练效果，数据集应划分为训练集、验证集和测试集。
# 示例：使用LabelImg进行数据标注
# 1. 启动LabelImg工具
# 2. 选择数据集路径和保存路径
# 3. 逐张图像进行标注，保存为YOLO格式
采用YOLOv5作为行人目标检测的基础模型。YOLOv5在准确性和速度之间取得了很好的平衡，适合实时目标检测任务。训练设置包括配置模型超参数、选择损失函数、优化器以及评估指标等。我们选择使用YOLOv5的配置文件，设置学习率、批处理大小等参数，并指定使用的目标检测指标，这里选择平均精确度均值（mAP）作为评估指标。在训练过程中，模型通过反向传播不断调整权重，以最小化损失函数。YOLOv5会在每个epoch后评估验证集的性能，并保存最佳模型。训练过程中会输出损失值和mAP等指标，以监控模型的训练效果。
# 示例：训练YOLOv5模型
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_data.yaml --weights yolov5s.pt --device 0
# 输出训练过程中的损失和mAP
使用验证集和测试集对模型进行评估。通过计算不同IoU阈值下的mAP性能指标，评估模型的检测准确性。对于多目标跟踪任务，结合DeepSORT算法，将YOLOv5的检测结果传递给DeepSORT，以实现目标的持续跟踪。将YOLOv5与DeepSORT结合，实现多目标跟踪。DeepSORT使用YOLOv5的检测结果作为输入，通过卡尔曼滤波器和匈牙利算法进行数据关联，以确保目标的持续追踪。
# 示例：结合YOLOv5和DeepSORT进行多目标跟踪
# 假设已定义好YOLOv5和DeepSORT类
detected_objects = yolo_model.detect(frame) # 使用YOLOv5进行检测
tracked_objects = deep_sort.update(detected_objects) # 使用DeepSORT进行跟踪