m基於Yolov2深度學習網路的人體喝水行為影片檢測系統matlab模擬,帶GUI介面

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下：

輸入測試avi格式影片

結果如下：

2.演算法涉及理論知識概要

構建基於YOLOv2深度學習網路的人體喝水行為影片檢測系統涉及多個關鍵技術環節，包括目標檢測模型架構設計、特徵提取、錨框機制、邊界框預測及損失函式最佳化等。YOLOv2（You Only Look Once v2）是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人提出的實時目標檢測框架，它具有高效、快速的特點，並且適用於人體喝水行為這類特定場景下的行為識別。

YOLOv2採用全卷積神經網路（Fully Convolutional Neural Network, FCN）結構，整個過程包含特徵提取、空間維度還原和預測輸出三個階段。YOLOv2的損失函式結合了分類誤差和定位誤差：

針對人體喝水行為影片檢測系統，首先會對YOLOv2模型進行定製化訓練，使其能有效區分喝水行為與其他行為。這通常需要構建包含大量標註有人體喝水動作的影片幀資料集，模型透過學習這些樣本，逐漸學會從複雜的背景和人體姿態中抽取出喝水這一特定行為的關鍵特徵。

3.MATLAB核心程式

sidx             = randperm(size(FACES,1));% 打亂資料集索引
idx              = floor(0.75 * length(sidx));% 將75%的資料用作訓練集
train_data       = FACES(sidx(1:idx),:);% 選取訓練集
test_data        = FACES(sidx(idx+1:end),:);% 選取測試集
% 影像大小
image_size       = [224 224 3];
num_classes      = size(FACES,2)-1;% 目標類別數量
anchor_boxes = [% 預定義的錨框大小
    43 59
    18 22
    23 29
    84 109
    ];
% 載入預訓練的 ResNet-50 模型
load mat\Resnet50.mat
 
% 用於目標檢測的特徵層
featureLayer = 'activation_40_relu';
% 構建 YOLOv2 網路
lgraph       = yolov2Layers(image_size,num_classes,anchor_boxes,Initial_nn,featureLayer);
 
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 8, ....
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'MaxEpochs',200,...
    'CheckpointPath', Folder, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ExecutionEnvironment', 'gpu');% 設定訓練選項
% 訓練 YOLOv2 目標檢測器
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options);
 
save model.mat detector

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