毕业设计：基于机器学习的闯红灯违章检测方法研究
毕业设计：基于机器学习的闯红灯违章检测方法研究
目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 卷积神经网络
2.2 YOLOv5算法
三、检测的实现
3.1 数据集
3.2 实验环境搭建
3.3 实验及结果分析
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。
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
基于机器学习的闯红灯违章检测方法研究
设计思路
一、课题背景与意义
随着城市化的快速发展，交通安全问题日益严峻，行人闯红灯现象频发，给交通管理和行人安全带来了极大的挑战。传统的交通监控系统往往依赖于人工巡查和视频监控，效率低且易受到人为因素的影响。近年来，深度学习技术的进步为行人闯红灯检测提供了新的解决方案，行人闯红灯检测方法，提高交通监控的智能化水平和反应速度。
二、算法理论原理
2.1 卷积神经网络
卷积神经网络由节点层组成，包含输入层、多个隐藏层和输出层。每个节点连接到其他节点，具有关联的权重和阈值。当某个节点的输出高于阈值时，该节点被激活并将数据发送到下一层，否则不传递数据。基本结构可划分为输入层、隐含层和输出层。隐含层是模型中的关键部分，直接影响处理结果，进一步划分为卷积层、池化层等，层数不定。
图像首先输入卷积层进行特征提取，卷积层包含多个特征图，每个特征图由神经元组成，同一特征图的神经元共享卷积核。卷积核以随机小数初始化，在训练过程中，通过反向传播算法优化权值W。在卷积层提取特征后，输出的特征图传递至池化层进行特征选择和信息过滤。池化可视为特殊的卷积过程，卷积和池化降低模型复杂度，减少参数数量。运算结果输入全连接层，将局部特征结合为全局特征，并计算各类别得分。
卷积层实现特征提取，对后续层次运行影响显著。卷积层组件包括输入数据、筛选器和功能映射。该层有多个卷积核，元素均有权重系数和偏差量，二者保持对应关系。卷积核在运行中规律性地扫过输入特征，对特征进行矩阵乘法求和，然后叠加偏差。不同卷积核提取特征存在显著差异，因此需基于不同卷积核获取所需特征信息。
池化主要包括平均池化和最大池化，通过滑动框的移动，将特征图中选定内容，用一个值代替滑动框内所有内容。经过运算后，数据应保持不变，不会影响池化层输出特征图。池化层操作利用一个值代替滑动框内所有数据，近似看作包含该框内所有数据的特征，下一网络结构仅需与该值运算。通过池化层运算，输出特征图规格减小，参与下一个网络结构运算的参数数量减少，提高训练效率，减少参数输入。池化层实现特征下采样效果。
激活函数引入非线性因素，需结合实际要求选择合适的激活函数，以解决过拟合问题。当前研究持续增多，研究者设计了不同激活函数，常用的有ReLU、Sigmoid和Tanh函数。卷积神经网络经过多层卷积层计算后，将特征图传递给池化层进行进一步操作，通过滑动框扫描上层输出的特征图，得到新的较小特征图作为输出，主要作用为压缩图像。
2.2 YOLOv5算法
YOLO在训练和检测时在同一网络中进行，主要通过回归问题模式求解目标检测。输入图像经过处理后，能够确定目标物的位置及类别概率。相比之下，各类CNN使用分离网络提取候选区域，训练和检测结果通过不同模块处理，增加了网络复杂性。Faster R-CNN使用RPN卷积网络替代搜索网络模块，与Faster R-CNN共享卷积层，但在训练时需要多次反复训练，将检测结果分为物体分类和物体位置两部分进行计算。使用YOLO V5网络训练进行目标检测，包括行人和闯红灯检测。YOLO算法通过回归方法实现快速检测。
YOLO V5分为四个部分：输入端、backbone端、neck端和预测端。在训练时，优化输入端提高实时性，降低对硬件的依赖。输入端通过Mosaic增强和自适应锚框进行改进，Mosaic数据增强参考CutMix方法，通过随机缩放、裁剪和排布拼接图片，增加目标数量并形成更多小目标，提高结构鲁棒性。
在YOLO模型中，为不同数据集设置初始长宽的锚框，训练时通过对比预测框与真实框确定差异，进行负反馈和迭代网络参数。对于不同长宽比的图片，YOLO V5修改了letterbox函数，以减少黑色像素填充，优化计算速度。YOLO V5使用Focus结构和CSP结构以提升性能。Focus结构将原始510×510×3像素图像切片为205×205×12的特征图，经过n个卷积核处理后获得205×205×n的特征图。CSP结构在Backbone和Neck中应用，CSP1用于特征提取，CSP2用于特征融合，改善梯度消失问题，支持特征传播并降低网络参数数量。使用Mish激活函数替代ReLU，提高网络精度。
Neck端包括SPP模块和FPN+PAN结构。SPP模块通过最大池化对各尺度特征图进行Concat操作，扩大主干特征接收区域，分离不同目标的主要特征。FPN在运算过程中对高层特征进行上采样和低层特征融合，增强多尺度定位能力。Prediction端使用GIOU_loss作为边界框回归损失函数，判断预测框与真实框的距离，包含重叠面积、中心点距离和长宽比等几何因素。
三、检测的实现
3.1 数据集
行人闯红灯图像采集方面，采用了自主拍摄、监控视频中的图片截取以及互联网获取的方式，以确保数据的多样性和代表性。这些不同来源的数据能够为模型提供丰富的场景信息，帮助其更好地学习和识别行人闯红灯的行为。使用Labelme工具对采集到的图像进行标注。通过手动标注行人和交通信号灯的位置，确保数据集的准确性和有效性。
通过明暗调节、对比度调节、角度调整以及增加噪声等图像处理技术，使用OpenCV对图像进行处理。这些数据增强措施不仅能够提高模型对各种极端天气条件下目标不清晰情况的适应能力，还能有效提升模型的准确率。通过这些处理，数据集的规模和多样性得到了显著增强，为后续的模型训练提供了更为坚实的基础。
3.2 实验环境搭建
3.3 实验及结果分析
数据可以通过自主拍摄、监控视频截取或互联网获取。确保数据的多样性和代表性对于提高模型的准确性至关重要。标注过程使用Labelme等工具，对行人和交通信号灯的位置进行标注，生成标注文件。对原始图像进行处理，使其适合输入到神经网络中。使用OpenCV进行图像处理，包括图像缩放、归一化、增强等操作。数据增强技术如随机裁剪、旋转和噪声添加也能提高模型的鲁棒性。
import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(image_path):
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path)
# 缩放图像
image = cv2.resize(image, (416, 416))
# 归一化
image = image / 255.0
return image
image = preprocess_image('sample.jpg')
选择适合行人闯红灯检测的深度学习模型架构，如YOLO、SSD等。在此阶段，定义模型的输入、输出层以及各个隐藏层的参数设置。使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建模型。使用准备好的数据集对模型进行训练。通常将数据集划分为训练集和验证集，在训练过程中监控模型在验证集上的表现，以防止过拟合。可以设置适当的批量大小和训练轮数。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 创建数据增强生成器
datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True, rotation_range=20)
train_generator = datagen.flow_from_directory('data/train', target_size=(416, 416), batch_size=32, class_mode='binary')
# 模型训练
history = model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=validation_data)
使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率和F1-score等指标，以了解模型在未见数据上的表现。使用训练好的模型对新的图像进行行人闯红灯检测。将图像进行与训练数据相同的预处理后，输入模型进行预测。
def predict(image_path):
image = preprocess_image(image_path)
image = np.expand_dims(image, axis=0) # 增加batch维度
prediction = model.predict(image)
return prediction
result = predict('new_image.jpg')
print('Detection result:', 'Red light violation' if result[0][0] > 0.5 else 'No violation')
实现效果图样例：
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