基於深度學習的停車場車輛檢測演算法matlab模擬

简简单单做算法發表於2024-04-18
深度學習演算法Matlab

1.演算法執行效果圖預覽

上圖測試結果如下圖所示：

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.演算法理論概述

隨著城市交通管理和智慧停車系統的快速發展，停車場車輛檢測已成為實現高效車位管理、智慧計費的關鍵技術之一。深度學習，尤其是基於卷積神經網路（CNN）的目標檢測技術，以其卓越的特徵提取和模式識別能力，為停車場車輛檢測提供了強大工具。

GoogLeNet是一種創新的深度卷積神經網路，其核心是Inception模組。Inception模組透過多尺度並行卷積路徑提取多維度特徵，有效地提升了網路的表達能力和計算效率。GoogLeNet網路由一系列Inception模組堆疊而成，輔以輔助分類器和全域性平均池化層，最終用於分類任務。針對停車場車輛檢測任務，我們將其改造為基於滑動視窗的兩階段檢測框架，即首先利用GoogLeNet提取影像特徵，然後透過後處理步驟（如滑窗檢測、非極大值抑制等）生成車輛檢測結果。

在停車場車輛檢測任務中，GoogLeNet模型作為特徵提取器，其損失函式主要體現在分類器部分。我們採用二分類交叉熵損失（Binary Cross-Entropy Loss, BCE Loss）衡量分類器預測車輛存在與否的準確性：

模型訓練時，首先在大規模通用影像資料集上預訓練GoogLeNet，然後在停車場車輛檢測資料集上進行微調，最佳化網路權重以適應車輛檢測任務。

針對停車場車輛檢測任務，需對GoogLeNet進行以下適應性調整：

資料集準備：收集大量包含停車場場景的影像，標註其內車輛的精確邊界框。資料增強策略如翻轉、旋轉、縮放、光照變換等有助於提高模型泛化能力。

滑窗引數設定：依據停車場車輛的實際尺寸分佈，合理設定滑動視窗的尺度和比例，確保覆蓋各類車輛。

效能評估：使用平均精度（Average Precision, AP）等指標評價模型在停車場車輛檢測上的效能。AP綜合考慮了召回率和精確率，能全面反映模型在不同IoU閾值下的表現。

4.部分核心程式

image = imread('image_test\test.jpg');
image2= image;
 
 
%圖片劃分大小
R     = 10;
C     = 21;
[W,H,k] = size(image);
 
MASK    = zeros(W,H);
for i = 1:floor(W/R)
    [i,floor(W/R)]
    for j = 1:floor(H/C)
        tmps = imresize(image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,:),[224,224]);
        [Predicted_Label, Probability] = classify(net, tmps); 
     
        if double(Predicted_Label)==2
           image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)+60;
           image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2);
           image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3);
        else
           image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1);
           image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)+60;
           image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3);
        end
    end
end
 
figure;
imshow(image);
figure;
imshow(image2);

　　

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