基於yolov2深度學習網路模型的魚眼鏡頭中人員檢測演算法matlab模擬

1.演算法執行效果圖預覽

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.演算法理論概述

基於YOLOv2深度學習網路模型的魚眼鏡頭中人員檢測演算法結合了YOLOv2的高效目標檢測能力和對魚眼鏡頭畸變的校正處理，以實現對魚眼影像中人員的準確識別。YOLOv2（You Only Look Once Version 2）由Joseph Redmon等人提出，它在YOLOv1的基礎上進行了多項改進，包括引入了批次歸一化、高解析度分類器、多尺度預測、以及使用了新的網路結構Darknet-19。YOLOv2的核心思想是將影像劃分為S×S的網格，每個網格預測B個邊界框（bounding boxes），以及這些框內物體的類別機率和置信度。

魚眼鏡頭產生的影像畸變主要是桶形畸變，可透過多項式模型進行校正。最常用的校正模型是Brown-Conrady模型，其畸變係數為k1,k2,k3（徑向畸變）和p1,p2（切向畸變）。

在魚眼鏡頭環境下應用YOLOv2，首先需要對原始影像進行畸變校正，消除桶形畸變。然後，使用校正後的影像作為輸入，透過YOLOv2網路進行目標檢測。

預處理：包括影像縮放、歸一化等，確保輸入符合網路要求。

網路前向傳播：輸入影像經過一系列卷積層、批次歸一化層、啟用函式層等，最終產生特徵圖，每個特徵圖的每個單元對應原圖中的一個網格。

邊界框預測與分類：每個網格預測多個邊界框及其對應的類別機率和置信度。

後處理：非極大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）用於去除重疊的預測框，僅保留置信度最高的預測結果。

對於魚眼鏡頭的特定場景，可能需要對YOLOv2網路進行微調，以適應畸變校正後影像的特點。這包括調整網路結構（如增加或減少某些層）、修改損失函式的權重引數、以及對網路進行針對性訓練，使用包含大量魚眼鏡頭下人員樣本的資料集。

4.部分核心程式

load yolov2.mat% 載入訓練好的目標檢測器
img_size= [448,448];
imgPath = 'test/';        % 影像庫路徑
cnt     = 0;
 
for i = 1:12          % 遍歷結構體就可以一一處理圖片了
    i
 
    figure
 
    img = imread([imgPath [num2str(i),'.jpg']]); %讀取每張圖片 
    I               = imresize(img,img_size(1:2));
    [bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.48);
    
 
 
    if ~isempty(bboxes) % 如果檢測到目標
        idx = [];
        I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores,FontSize=8);% 在影像上繪製檢測結果
    end
 
    imshow(I, []);  % 顯示帶有檢測結果的影像
 
    pause(0.01);% 等待一小段時間，使影像顯示更流暢
    if cnt==1
       cnt=0;
    end
end

基於yolov2深度學習網路模型的魚眼鏡頭中人員檢測演算法matlab模擬

相關文章