毕业设计：基于卷积神经网络的行人车辆实时检测系统
毕业设计：基于卷积神经网络的行人车辆实时检测系统
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。
前言
近年来，随着智能交通系统的快速发展，行人和车辆的实时检测变得越来越重要。传统的检测方法已经无法满足现代交通系统对实时性和准确性的要求。因此，本项目旨在开发一个基于卷积神经网络（CNN）的行人车辆实时检测系统，以提高交通监控系统的智能化水平。
设计思路
一、课题背景与意义
在现代城市交通管理中，行人和车辆的准确识别对于提高交通安全和效率至关重要。随着智能交通系统的兴起，传统的识别方法逐渐无法满足实时性和准确性的需求。深度学习技术的快速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）、YOLO系列和SSD等模型的应用，为行人和车辆识别提供了新的解决方案。这些模型能够通过学习大量的数据特征，实现对复杂场景中行人和车辆的高效检测和识别。本研究旨在基于先进的深度学习模型，提出一种新的行人和车辆识别方法，以提高交通监控系统的智能化水平。
二、算法理论原理
2.1 卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理格状数据（如图像）的深度学习模型，其核心理念是通过卷积操作提取特征。CNN通常由输入层、多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核对输入数据进行特征提取，能够自动学习图像的局部特征，如边缘、纹理等。池化层则负责降低特征图的尺寸，减少计算量并提高模型的鲁棒性。通过多层结构，CNN能够有效地捕捉从低级到高级的特征，使其在图像分类、目标检测和语义分割等任务中表现出色。
在深度学习模型中，特征提取的多样性和丰富性对于提高模型性能至关重要。为此，特征融合方法主要分为并行多分支融合网络和串行跳层连接融合网络。并行多分支融合网络通过增加多个卷积分支来扩展网络的宽度，使得不同的卷积分支能够提取不同尺度的特征。这种方法虽然能够有效捕捉多尺度信息，但设计复杂，参数数量较多。相对而言，串行跳层连接融合网络不需要额外的卷积分支，而是在网络的浅层和深层之间使用跳层连接，将不同尺度的特征进行融合。这种简化设计不仅降低了网络的复杂度，还有效减轻了参数负担，使得模型更易于训练和优化。
DenseNet是一种优秀的串行跳层连接融合网络，其独特的密集连接机制使得网络中的每一层都可以直接访问前面所有层的输出。这种设计确保了特征的重用，提高了特征的利用效率，并且在反向传播过程中各层之间的信息流更加顺畅，从而有效缓解了梯度消失问题。DenseNet通过在通道维度上进行拼接，将来自不同层的特征图组合在一起，形成当前层的输入。这种方法使得DenseNet在特征提取时能够结合浅层和深层的信息，显著提升了模型的性能和训练效率。
YOLO算法使用Darknet-53作为特征提取网络，其结构由23个ResNet残差单元堆叠而成。尽管深层的残差单元能够提取出包含抽象语义信息的特征，但Darknet-53未采用跳层连接，导致特征利用效率未能达到最佳状态。为了解决这一问题，Darknet-53进行了改进，通过引入密集连接，使得网络能够有效整合浅层和深层特征，提取出丰富的多尺度特征。改进后的Darknet-53不仅保持了较少的参数量，还通过使用transition layer来减小特征图的大小，从而增强了特征提取和融合能力，相较于原始网络，性能得到了明显提升。
2.2 注意力机制
CBAM是一个创新的混合域注意力机制网络，主要由通道注意力模块和空间注意力模块组成。CBAM通过串行连接的方式，分别对特征图在通道和空间两个维度进行重要程度的标定，从而帮助网络自动关注关键区域。通道注意力模块首先通过全局最大池化和全局平均池化操作生成两个1×1×C的特征图，这些特征图随后送入多层感知器进行处理，最终得到每个通道的权重值。之后，空间注意力模块根据通道注意力模块的输出，进一步通过全局池化在空间维度上生成权重图，最终与原始特征图相乘，得到更加精细的特征表示。
CBAM模块可以方便地嵌入到现有的卷积网络中，几乎不增加额外的参数量。这使得CBAM在保持计算效率的同时，能够显著提升网络的性能。通过通道和空间两个维度的特征标定，CBAM实现了对特征的精细关注，帮助网络更好地捕捉关键信息。然而，CBAM在空间注意力模块中使用了7×7的卷积核，这种较大的卷积核虽然能够捕捉更大范围的特征，但同时也带来了较多的参数量，增加了网络的计算负担。这一问题促使了对CBAM的改进，以进一步优化其性能。
针对CBAM在空间注意力模块中存在的参数量过大和计算速度较慢的问题，本节提出了改进的CBAM。改进后的模块中，原有的7×7卷积被替换为扩张系数为3的3×3空洞卷积。这种替换不仅保持了相同的感受野，且大幅度减少了卷积的参数量，从而有效提高了模块的运行速度。通过串行连接通道注意力模块和改进后的空间注意力模块，改进的CBAM在降低网络参数量的同时，也提升了总体的运行效率。这一改进使得改进的CBAM在实际应用中更加高效，适应性更强，进一步增强了网络的特征提取与融合能力。
三、检测的实现
3.1 数据集
通过各种途径收集相关场景的图像和视频，包括交通监控摄像头、行车记录仪和公开的交通数据源。在采集过程中，确保图像的多样性和代表性是非常重要的，因此需要覆盖不同时间、天气和光照条件下的场景。完成采集后，进行数据清洗，以去除模糊、重复或无关的图像，确保数据集中的图像质量达到标准，这一过程有助于提高后续标注和模型训练的效率。
使用Labeling工具对收集到的图像和视频进行详细标注，主要标注行人和车辆的位置以及其是否存在违章行为。在标注过程中，采用框选的方式为每个目标绘制边界框，并为其分配相应的类别标签，如“行人”、“车辆”、“违章”等。这一过程需确保标注的准确性和一致性，以便后续模型能够正确学习和识别这些对象的特征。
将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便于模型的训练与评估，一般的划分比例为70%用于训练，20%用于验证，10%用于测试。此外，为了提升模型的鲁棒性和泛化能力，我们还会对训练集进行数据扩展，例如采用图像翻转、旋转、缩放、裁剪和随机加噪声等技术生成更多样本。
3.2 实验环境搭建
3.3 实验及结果分析
模型训练过程中，首先需要准备好经过处理和标注的数据集。这包括清洗后的图像数据、标注信息以及数据集的划分。准备阶段的关键是确保数据集的质量和多样性，以便模型能够学习到更丰富的特征。在这一阶段，数据集通常会被分为训练集、验证集和测试集，以便后续的模型训练和性能评估。
import os
import pandas as pd
# 加载数据集
data_path = 'path/to/dataset'
annotations = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'annotations.csv'))
train_data = annotations[annotations['split'] == 'train']
val_data = annotations[annotations['split'] == 'val']
test_data = annotations[annotations['split'] == 'test']
选择合适的深度学习模型进行训练。对于行人车辆违章检测任务，常用的模型包括卷积神经网络、YOLO等。根据任务的需求，选择合适的模型架构，并根据数据集的特征进行必要的修改。构建模型时，确保网络层数和参数设置能够有效捕捉到行人和车辆的特征。训练过程中，使用训练集对模型进行反向传播和优化，通常采用交叉熵损失或均方误差等损失函数来评估模型的性能。训练过程中还需要设置学习率、批次大小等超参数，并使用验证集监控模型的训练效果，防止过拟合现象的发生。
import torch.optim as optim
# 设置超参数
learning_rate = 0.001
num_epochs = 20
batch_size = 16
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
model.train() # 设置模型为训练模式
for images, targets in train_loader: # 假设train_loader是数据加载器
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
outputs = model(images) # 前向传播
loss = compute_loss(outputs, targets) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
使用常见的评估指标，如准确率、召回率、F1-score等，来衡量模型的效果。如果模型性能未达到预期，可以进行超参数调优或模型结构调整，尝试不同的学习率、批次大小、网络层数等，以提高模型的准确性和鲁棒性。
实现效果图样例：
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