m基于Faster-RCNN网络的人员摔倒检测系统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

2.1、Faster-RCNN网络介绍

         Faster-RCNN是一种流行的深度学习目标检测算法，它通过使用Region Proposal Network (RPN) 来实现高效且准确的目标检测。相比于其它的目标检测算法，例如R-CNN和SPP-Net，Faster-RCNN具有更高的效率和准确性。

2.2、Faster-RCNN工作原理

Faster-RCNN由两个主要部分组成：RPN和RCNN。

        RPN：该网络通过滑动小窗口在图像上进行扫描，并预测窗口内可能存在目标的区域（称为“提议”）。它通过使用一种名为“高斯混合模型”的方法对窗口中的像素进行分类，以确定是否有可能存在目标。对于每个可能的区域，RPN都会生成一组坐标，这组坐标表示该区域在原始图像上的位置。

        RCNN：该网络接收RPN生成的提议，并使用卷积神经网络（CNN）对每个提议进行特征提取。然后，这些特征被送入一个全连接层，以生成每个提议的分类（即目标或背景）和边界框（即目标在图像中的位置）。

2.3 Faster-RCNN步骤

        对于每个滑动窗口，RPN使用高斯混合模型对窗口内的像素进行分类，以确定是否有可能存在目标。这通常涉及计算每个像素与高斯分布的匹配程度，并根据匹配程度对像素进行分类。

       RCNN接收RPN生成的提议，并使用卷积神经网络对其进行特征提取。这通常涉及一系列卷积层、ReLU激活函数和池化层，以从图像中提取有用的特征。

       这些特征被送入全连接层，以生成每个提议的分类和边界框。全连接层通常使用softmax函数对分类进行归一化处理，以生成每个提议属于目标或背景的概率。同时，全连接层也会输出边界框的坐标，以指示目标在图像中的位置。

       基于Faster-RCNN网络的人员迭代检测系统通过结合RPN和Fast R-CNN检测器，实现了高效和准确的人员检测。该系统可以应用于各种场景，如监控、人群计数和安全应用等。通过迭代检测，可以进一步提高检测精度，特别是在复杂和拥挤的环境中。

3.MATLAB核心程序

% 随机打乱数据集并分割为训练集、验证集和测试集
Ridx           = randperm(height(vehicleDataset));
idx            = floor(0.85 * height(vehicleDataset));
train_Idx      = 1:idx;
train_Tbl      = vehicleDataset(Ridx(train_Idx),:);
 
test_Idx       = idx+1 : idx + 1 + floor(0.1 * length(Ridx) );
test_Tbl       = vehicleDataset(Ridx(test_Idx),:);
 
test_Idx0      = test_Idx(end)+1 : length(Ridx);
test_Tbl0      = vehicleDataset(Ridx(test_Idx0),:);
% 创建图像数据存储器
imdsTrain      = imageDatastore(train_Tbl{:,'imageFilename'});
bldsTrain      = boxLabelDatastore(train_Tbl(:,'man'));
imdsValidation = imageDatastore(test_Tbl{:,'imageFilename'});
bldsValidation = boxLabelDatastore(test_Tbl(:,'man'));
imdsTest       = imageDatastore(test_Tbl0{:,'imageFilename'});
bldsTest       = boxLabelDatastore(test_Tbl0(:,'man'));
% 创建训练、验证和测试数据
trainingData   = combine(imdsTrain,bldsTrain);
validationData = combine(imdsValidation,bldsValidation);
testData       = combine(imdsTest,bldsTest);
 
% 预处理训练数据
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 0.15],'PositiveOverlapRange',[0.15 1]);
save net015.mat detector info