软件杯深度学习+opencv+python实现车道线检测

软件杯深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

news/2024/5/20 3:31:17/文章来源:https://blog.csdn.net/m0_43533/article/details/137072487

文章目录

0 前言
1 课题背景
2 实现效果
3 卷积神经网络
- 3.1卷积层
- 3.2 池化层
- 3.3 激活函数：
- 3.4 全连接层
- 3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络
4 YOLOV5
6 数据集处理
7 模型训练
8 最后

0 前言

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1 课题背景

从汽车的诞生到现在为止已经有一百多年的历史了，随着车辆的增多，交通事故频繁发生，成为社会发展的隐患，人们的生命安全受到了严重威胁。多起事故发生原因中，都有一个共同点，那就是因为视觉问题使驾驶员在行车时获取不准确的信息导致交通事故的发生。为了解决这个问题，高级驾驶辅助系统（ADAS）应运而生，其中车道线检测就是ADAS中相当重要的一个环节。利用机器视觉来检测车道线相当于给汽车安装上了一双“眼睛”，从而代替人眼来获取车道线信息，在一定程度上可以减少发生交通事故的概率。
本项目基于yolov5实现图像车道线检测。

2 实现效果

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3 卷积神经网络

受到人类大脑神经突触结构相互连接的模式启发，神经网络作为人工智能领域的重要组成部分，通过分布式的方法处理信息，可以解决复杂的非线性问题，从构造方面来看，主要包括输入层、隐藏层、输出层三大组成结构。每一个节点被称为一个神经元，存在着对应的权重参数，部分神经元存在偏置，当输入数据ｘ进入后，对于经过的神经元都会进行类似于：y＝w*x＋b的线性函数的计算，其中ｗ为该位置神经元的权值，b则为偏置函数。通过每一层神经元的逻辑运算，将结果输入至最后一层的激活函数，最后得到输出output。
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3.1卷积层

卷积核相当于一个滑动窗口，示意图中３x３大小的卷积核依次划过６x６大小的输入数据中的对应区域，并与卷积核滑过区域做矩阵点乘，将所得结果依次填入对应位置即可得到右侧４x４尺寸的卷积特征图，例如划到右上角３x３所圈区域时，将进行０x０＋１x１＋２x１＋１x１＋０x０＋１x１＋１x０＋２x０x１x１＝６的计算操作，并将得到的数值填充到卷积特征的右上角。
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3.2 池化层

池化操作又称为降采样，提取网络主要特征可以在达到空间不变性的效果同时，有效地减少网络参数，因而简化网络计算复杂度，防止过拟合现象的出现。在实际操作中经常使用最大池化或平均池化两种方式，如下图所示。虽然池化操作可以有效的降低参数数量，但过度池化也会导致一些图片细节的丢失，因此在搭建网络时要根据实际情况来调整池化操作。
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3.3 激活函数：

激活函数大致分为两种，在卷积神经网络的发展前期，使用较为传统的饱和激活函数，主要包括sigmoid函数、tanh函数等；随着神经网络的发展，研宄者们发现了饱和激活函数的弱点，并针对其存在的潜在问题，研宄了非饱和激活函数，其主要含有ReLU函数及其函数变体

3.4 全连接层

在整个网络结构中起到“分类器”的作用，经过前面卷积层、池化层、激活函数层之后，网络己经对输入图片的原始数据进行特征提取，并将其映射到隐藏特征空间，全连接层将负责将学习到的特征从隐藏特征空间映射到样本标记空间，一般包括提取到的特征在图片上的位置信息以及特征所属类别概率等。将隐藏特征空间的信息具象化，也是图像处理当中的重要一环。

3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络

class CNN(tf.keras.Model):def __init__(self):super().__init__()self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32,             # 卷积层神经元（卷积核）数目kernel_size=[5, 5],     # 感受野大小padding='same',         # padding策略（vaild 或 same）activation=tf.nn.relu   # 激活函数)self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=[5, 5],padding='same',activation=tf.nn.relu)self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)self.flatten = tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(7 * 7 * 64,))self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=1024, activation=tf.nn.relu)self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=10)def call(self, inputs):x = self.conv1(inputs)                  # [batch_size, 28, 28, 32]x = self.pool1(x)                       # [batch_size, 14, 14, 32]x = self.conv2(x)                       # [batch_size, 14, 14, 64]x = self.pool2(x)                       # [batch_size, 7, 7, 64]x = self.flatten(x)                     # [batch_size, 7 * 7 * 64]x = self.dense1(x)                      # [batch_size, 1024]x = self.dense2(x)                      # [batch_size, 10]output = tf.nn.softmax(x)return output

4 YOLOV5

简介
基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的目标检测模型研究可按检测阶段分为两类，一类是基于候选框
的两阶段检测， R-CNN 、 Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN都是基于
目标候选框的两阶段检测方法；另一类是基于免候选框的单阶段检测，SSD、YOLO系列都是典型的基于回归思想的单阶段检测方法。

YOLOv5 目标检测模型 2020年由Ultralytics发布的YOLOv5在网络轻量化上贡献明显，检测速度更快也更加易于部署。与之前
版本不同，YOLOv5 实现了网络架构的系列化，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、
YOLOv5x。这5种模型的结构相似，通过改变宽度倍数(Depth multiple)来改变卷积过程中卷积核的数量，通过改变深度倍数
(Width multiple) 来改变 BottleneckC3(带3个CBS模块的BottleneckCSP结构)中
C3的数量，从而实现不同网络深度和不同网络宽度之间的组合，达到精度与效率的平衡。YOLOv5各版本性能如图所示：

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