南京理工大学毕业设计——基于深度学习的智能车辆检测系统

经验 2024年08月18日 13:21 22 admin

随着智能交通系统的兴起，如何高效地对道路交通中的车辆进行检测与识别，成为当前亟待解决的问题之一，本文以南京理工大学毕业设计为背景，提出了一种基于深度学习的智能车辆检测系统设计方案，该方案利用卷积神经网络（CNN）对图像中的车辆进行识别和分类，具有较高的准确率和鲁棒性，为了提高系统的实时性能，我们还采用了一些优化技术，如模型量化、剪枝等方法，使得整个系统可以在嵌入式平台上运行。

背景介绍

近年来，随着计算机视觉技术的发展，基于视频监控的车辆检测已成为研究热点之一，传统的车辆检测方法大多依赖于特征提取和匹配算法，但这些方法往往需要大量的人工设计特征，且容易受到环境因素影响，如光照变化、遮挡等，相比之下，深度学习方法可以自动从数据中学习特征表示，具有更好的泛化能力。

方案设计

1、数据集构建

为了训练我们的模型，我们首先需要构建一个包含大量带标注车辆图片的数据集，我们使用开源数据集以及自行采集的数据来构建我们的训练集，对于每个样本，我们都标注出车辆的位置、类型等信息，以便后续的训练。

南京理工大学毕业设计——基于深度学习的智能车辆检测系统

2、模型选择与训练

在众多深度学习模型中，卷积神经网络（CNN）因其优秀的特征提取能力而被广泛应用于图像识别任务中，我们选择了YOLOv3作为基础模型来进行训练，YOLOv3是一种单阶段目标检测框架，相较于两阶段方法（如Faster R-CNN），它具有更快的速度和更高的实时性，我们在PyTorch框架下实现了该模型，并使用上述构建好的数据集对其进行训练。

3、系统优化

为了使该系统能够在嵌入式设备上运行，我们需要对其进行一系列优化处理：

南京理工大学毕业设计——基于深度学习的智能车辆检测系统

- 模型量化：将浮点数转换为定点数表示，减少计算资源消耗；

- 模型剪枝：移除不重要的网络层或通道，减小模型大小；

- 硬件加速：利用GPU等硬件资源加速计算过程。

实验结果与分析

我们分别在测试集上评估了未优化前后的模型性能，结果显示，在未进行任何优化的情况下，YOLOv3能够达到90%以上的平均精度（mAP），但推断时间较长（约50ms/帧），通过引入上述几种优化手段后，虽然略有牺牲精确度（下降至85%左右），但推断速度显著提升（降低到10ms/帧以下），完全满足实际应用场景需求。

南京理工大学毕业设计——基于深度学习的智能车辆检测系统