首页 > 其他分享 >m基于Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

m基于Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

时间:2023-09-11 23:32:14浏览次数:43  
标签:烟雾 Faster 训练 GUI 操作界面 CNN data 模型

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下:

2.jpeg3.jpeg1.jpeg

2.算法涉及理论知识概要 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显。

4.png Faster RCNN其实可以分为4个主要内容:

Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。 Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于positive或者negative,再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。 Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals,综合这些信息后提取proposal feature maps,送入后续全连接层判定目标类别。 Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别,同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。 所以本文以上述4个内容作为切入点介绍Faster R-CNN网络。

    基于Faster R-CNN(Region Convolutional Neural Network)的烟雾检测系统是一个利用深度学习模型来自动检测图像中是否存在烟雾的系统。在Matlab中进行仿真实现时,需要以下步骤:
  1. 数据准备: 收集烟雾和非烟雾图像数据,并将其标注为正样本和负样本。这些数据将用于训练和评估模型。

  2. 安装深度学习工具箱: 确保您已经安装了Matlab的深度学习工具箱,它提供了许多深度学习模型和函数。

  3. 下载预训练模型: 在Faster R-CNN中,通常会使用在大规模图像数据集上预训练好的模型。您可以下载在COCO数据集上预训练好的Faster R-CNN模型,然后在其基础上进行微调来适应烟雾检测任务。

  4. 构建数据存储器: 使用Matlab的数据存储器来加载和管理训练和测试数据。您需要将图像数据和相应的标注整理成数据存储器所需的格式。

  5. 构建Faster R-CNN网络: 在Matlab中,您可以使用深度学习工具箱构建Faster R-CNN网络。可以使用预训练的ResNet或其他主干网络,然后添加Faster R-CNN的检测头部。

  6. 训练模型: 使用准备好的数据存储器和构建的Faster R-CNN网络,对模型进行训练。您需要定义训练选项,如学习率、批大小和训练迭代次数。

  7. 评估模型: 在训练完成后,使用测试数据集对模型进行评估。计算模型的精度、召回率和F1分数等指标。

  8. 进行烟雾检测仿真: 加载训练好的模型,然后将其应用于需要进行烟雾检测的图像。模型会返回检测到的烟雾区域的坐标和置信度。

3.MATLAB核心程序

data           = read(trainingData);
In_layer_Size  = [224 224 3];
 
% 估计锚框
pre_train_data = transform(trainingData, @(data)preprocessData(data,In_layer_Size));
NAnchor        = 3;
NBoxes         = estimateAnchorBoxes(pre_train_data,NAnchor);
numClasses     = width(vehicleDataset)-1;
% 创建Faster R-CNN网络
lgraph         = fasterRCNNLayers(In_layer_Size,numClasses,NBoxes,Initial_nn,featureLayer);
% 数据增强
aug_train_data = transform(trainingData,@augmentData);
augmentedData  = cell(4,1);
 
% 预处理数据并显示标注
trainingData   = transform(aug_train_data,@(data)preprocessData(data,In_layer_Size));
validationData = transform(validationData,@(data)preprocessData(data,In_layer_Size));
data           = read(trainingData);
 
 
I              = data{1};
bbox           = data{2};
 
% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm',...
    'MaxEpochs',240,...
    'MiniBatchSize',2,...
    'InitialLearnRate',3e-5,...
    'CheckpointPath',tempdir,...
    'ValidationData',validationData);
% 训练Faster R-CNN目标检测器
[detector, info] = trainFasterRCNNObjectDetector(trainingData,lgraph,options,'NegativeOverlapRange',[0 0.3],'PositiveOverlapRange',[0.3 1]);

标签:烟雾,Faster,训练,GUI,操作界面,CNN,data,模型
From: https://blog.51cto.com/matworld/7439668

相关文章

  • m基于Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:   2.算法涉及理论知识概要       经过R-CNN和FastRCNN的积淀,RossB.Girshick在2016年提出了新的FasterRCNN,在结构上,FasterRCNN已经将特征抽取(featureextraction),proposal提取,boundingboxregression(rectrefine......
  • Python - 桌面自动化(PyAutoGUI)
    一、安装windows:pipinstallpyautogui-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplemac:pipinstallpyobjc-corepipinstallpyobjcpipinstallpyautoguilinux:sudoapt-getinstallscrotpython3-tkpython3-devpipinstallpython3-xlibpipinstallpyautog......
  • Burp Suite Extension Development Guide
    BurpSuite是什么?BurpSuite是一款Web应用程序渗透测试工具,可以帮助用户发现和利用Web应用程序中的漏洞,提高渗透测试的效率和精度。Web应用程序最常用的传输数据的协议就是HTTP/HTTPS,所以我们将从HTTP协议的数据格式开始介绍。HTTP/HTTPS协议内容简要划分Burp中最为核心的对象......
  • Seeing What You Said: Talking Face Generation Guided by a Lip Reading Expert 论
    最近一直在看虚拟人像. 最关键的论文就是wav2lip.目前项目中也是用的这个.一个视频加一个语音,就可以生成用视频里面的头,加语音的新视频.现在看这篇论文SeeingWhatYouSaid:TalkingFaceGenerationGuidedbyaLipReadingExpert.主要是搜了没有相关论文,所以就自己......
  • Windows平台的grep——3.GUI界面的grepWin
    一、简介Borlandgrep和Windows系统提供的finStr都沿续了grep的传统,采用的是CGI界面,需要在命令行窗口输入或查询命令来使用。今天我们要为大家介绍一个Windows平台GUI界面的开源grep工具:grepWinApowerfulandfastsearchtoolusingregularexpressions网方网址:https://tools.st......
  • GUI编程|PART1
    GUI编程怎么学?是什么怎么玩怎么用class文件反编译成可阅读的文件组件窗口弹窗面板文本框列表框按钮图片监听事件鼠标键盘事件外挂:Java破解工具1、简介GUI核心技术:SwingAWT,这俩类,不流行的原因:界面不美观需要jre环境!jre太大为什么要学习?可以......
  • nicegui:Python 图形界面库,简单好用
    前言在现代计算机应用程序开发中,图形用户界面(GUI)是用户与程序交互的重要组成部分。然而,GUI开发往往需要大量的代码和复杂的布局,给开发者带来了一定的挑战。在本篇博文中,将介绍nicegui,它是一个简单易用的图形用户界面库,提供了一种简化GUI开发的方式,使开发者能够更快速地构建吸......
  • [论文阅读] Explicit Boundary Guided Semi-Push-Pull Contras
    ExplicitBoundaryGuidedSemi-Push-PullContrastiveLearningforSupervisedAnomalyDetectionIntroduction只关注正常样本可能会限制AD模型的可判别性。如图1(a)所示,在没有异常情况的情况下,决策边界通常是隐式的,没有足够的判别性。在无监督异常检测中,由于缺乏对异常的了解......
  • Proj CDeepFuzz Paper Reading: COMET: Coverage-guided Model Generation For Deep L
    Abstract背景:已有的方法(Muffin,Lemon,Cradle)cancoveratmost34.1%layerinputs,25.9%layerparametervalues,and15.6%layersequences.本文:COMETGithub:https://github.com/maybeLee/COMETBugType:Crash,NaN,inconsistencybetweentheTensorFlowlibrar......
  • 巨杉数据库再度入选Gartner《Market Guide for DBMS, China》
    巨杉数据库凭借卓越的分布式文档型数据库技术与创新实力,连续第二年被列为中国数据库管理系统的代表厂商,标志着其在国内分布式数据库行业的领先地位。近日,Gartner公布了《MarketGuideforDBMS,China》报告,巨杉数据库凭借卓越的分布式文档型数据库技术与创新实力,再次脱颖而出,连......