改进SSD的有轨电车轨道障碍物检测算法毕业论文【附代码+数据】

最新推荐文章于 2025-10-31 03:17:04 发布

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#1024程序员节

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（1）城市有轨电车作为公共交通运输体系的重要组成部分，因其环保、舒适和成本低等特点，在我国大中型城市的主干道路上得到了广泛应用。然而，由于驾驶员可能受到视觉盲区、注意力分散以及突发情况的影响，难以及时准确地观察轨道前方的障碍物信息，特别是行人和动物等移动障碍物，这可能导致交通事故的发生，严重影响行车安全。近年来，基于深度学习的目标检测技术如SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法取得了显著进展，为有轨电车前方轨道障碍物检测提供了新的解决方案。

针对SSD算法在检测轨道障碍物时精度不高的问题，本文提出了基于改进SSD的电车轨道障碍物检测算法。首先，在原有SSD框架的基础上，设计了低层特征层语义强化模块，通过引入额外的卷积层来丰富低层特征图的语义信息，从而提高对小目标和细节特征的识别能力。其次，为了减少高层特征层边缘信息的丢失，设计了双阶段反卷积模块，该模块通过两次上采样操作恢复图像的空间分辨率，同时保留重要的边缘信息。此外，添加了自适应注意力机制模块，该模块能够根据输入图像的不同部分自动调整权重，有效降低复杂背景对检测精度的干扰。最后，引入了深度可分离卷积替换VGG16网络中的所有3×3卷积核，以减少计算量并提高检测速度。经过自制数据集的测试表明，执行这些改进操作后的SSD算法比传统SSD的mAP提高了0.68%，显著提升了对轨道障碍物的检测精度。

（2）除了提高检测精度外，本文还关注到SSD算法预设先验框与实际轨道障碍物匹配度不高的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于k-means聚类的先验框优化方法。具体来说，首先使用k-means算法对PASCAL VOC数据集中真实目标的大小分布进行聚类分析，计算出先验框大小设置与真实目标大小分布之间的线性系数。然后，将这个线性系数应用于自制数据集，通过对自制数据集中真实目标大小分布的聚类分析，并将聚类结果除以线性系数，得到更加适合轨道障碍物检测的先验框大小。另外，利用k-means算法对自制数据集中真实目标的宽高比分布进行聚类分析，将原始宽高比为1:3和3:1的先验框替换为聚类中心的均值，进一步提高了先验框与实际障碍物形状的匹配度。实验结果显示，经过这些改进后，SSD算法在检测轨道障碍物时的mAP提高了1.30%，检测速度也有所提升，达到了0.9f/s。同时，预测框与障碍物真实框之间的匹配度变得更高，使得检测结果更加准确。

（3）为了验证改进SSD算法的有效性和实用性，本文构建了一个自制的城市电车轨道障碍物数据集，并利用该数据集对改进后的SSD算法进行了训练和测试。经过充分的训练和调优，改进SSD算法在该数据集上的mAP达到了82.07%，FPS达到了25.2f/s。与Faster-RCNN、YOLO-V3、SSD和FSSD四种主流目标检测算法相比，改进SSD算法在检测轨道障碍物方面表现出最高的精度。特别是在保持较高检测速度的同时，改进SSD算法在检测精度上明显优于传统的SSD算法。这意味着改进SSD算法不仅能够更准确地检测轨道上的障碍物，还能实时处理图像数据，满足有轨电车运行过程中的实时监控需求。



addpath('ssd-vision');
addpath('utils');

% 参数设置
dataDir = 'path/to/your/dataset'; % 数据集路径
modelPath = 'path/to/your/model'; % 模型路径
classNames = {'obstacle', 'pedestrian', 'animal'}; % 类别名称
inputSize = [300, 300]; % 输入图像尺寸
batchSize = 4; % 批处理大小
numEpochs = 50; % 训练轮数
learningRate = 1e-3; % 学习率

% 加载数据集
[trainData, valData] = loadDataset(dataDir, classNames, inputSize);

% 创建数据读取器
trainReader = imageDatastore(trainData);
valReader = imageDatastore(valData);

% 定义SSD模型
net = ssdNet(inputSize, classNames, 'AnchorBoxes', 'auto', ...
    'FeatureLayerNames', {'conv4_3', 'fc7'}, ...
    'UseDepthwiseSeparableConv', true, ...
    'AttentionModule', true, ...
    'SemanticEnhancementModule', true, ...
    'DeconvolutionModule', true);

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', learningRate, ...
    'MaxEpochs', numEpochs, ...
    'MiniBatchSize', batchSize, ...
    'ValidationData', valReader, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
[trainedNet, info] = trainNetwork(trainReader, net, options);

% 保存训练好的模型
save(trainedNet, modelPath);

% 加载训练好的模型
trainedNet = load(modelPath);

% 准备测试数据
testImage = imread('path/to/test/image.jpg'); % 测试图像路径
testImage = imresize(testImage, inputSize); % 调整图像尺寸
testImage = single(testImage) / 255; % 归一化
testImage = permute(testImage, [3, 1, 2]); % 调整维度顺序
testImage = testImage - mean(testImage(:)); % 中心化
testImage = cat(4, testImage, testImage, testImage, testImage); % 构造批处理

% 进行检测
[bboxes, scores, labels] = detect(trainedNet, testImage, 'Threshold', 0.5);

% 显示检测结果
figure;
imshow(testImage(:, :, 1, 1));
hold on;
for i = 1:length(bboxes)
    rectangle('Position', bboxes{i}, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    text(bboxes{i}(1), bboxes{i}(2) - 10, sprintf('%s: %.2f', char(labels(i)), scores(i)), ...
        'Color', 'r', 'FontSize', 10, 'FontWeight', 'bold');
end
title('Detection Results');
hold off;

% 辅助函数定义
function [trainData, valData] = loadDataset(dataDir, classNames, inputSize)
    % 加载数据集
    % dataDir: 数据集路径
    % classNames: 类别名称
    % inputSize: 输入图像尺寸
    
    % 读取图像文件
    imageFiles = fullfile(dataDir, '*.jpg');
    images = imageDatastore(imageFiles, 'LabelSource', 'foldernames');
    
    % 分割训练集和验证集
    [trainImages, valImages] = splitEachLabel(images, 0.8, 'randomized');
    
    % 数据增强
    augTrain = imageDataAugmenter('RandXReflection', true, ...
        'RandYReflection', true, ...
        'RandRotation', [-10, 10], ...
        'RandScale', [0.8, 1.2]);
    
    % 创建数据读取器
    trainData = augmentedImageDatastore(inputSize, trainImages, 'DataAugmentation', augTrain);
    valData = augmentedImageDatastore(inputSize, valImages);
end

function [bboxes, scores, labels] = detect(net, img, varargin)
    % 使用训练好的模型进行检测
    % net: 训练好的模型
    % img: 输入图像
    % varargin: 其他参数（如阈值）
    
    % 预测
    predictions = predict(net, img);
    
    % 解析预测结果
    [bboxes, scores, labels] = parsePredictions(predictions, varargin{:});
end

function [bboxes, scores, labels] = parsePredictions(predictions, threshold)
    % 解析预测结果
    % predictions: 预测输出
    % threshold: 置信度阈值
    
    % 提取边界框、分数和标签
    bboxes = cellfun(@(x) x{1}, predictions.BoundingBoxes, 'UniformOutput', false);
    scores = cellfun(@(x) x{1}, predictions.Scores, 'UniformOutput', false);
    labels = cellfun(@(x) x{1}, predictions.Labels, 'UniformOutput', false);
    
    % 应用阈值
    for i = 1:length(scores)
        validIdx = scores{i} >= threshold;
        bboxes{i} = bboxes{i}(validIdx, :);
        scores{i} = scores{i}(validIdx);
        labels{i} = labels{i}(validIdx);
    end
end