14、智能城市交通技术与区块链应用：从头盔检测到未来交通管理

智能城市交通技术与区块链应用：从头盔检测到未来交通管理

1. 机器学习中的维度灾难

在机器学习和神经网络领域，维度灾难是一个固有的问题。它涉及到数据特征数量与模型训练轮数之间的权衡。在机器学习里，维度指的是数据中特征的数量，这在算法训练过程中起着关键作用。

训练开始时，模型学到的信息很少，无法很好地完成预期任务，这被称为欠拟合。此时模型过于简单且有偏差，对训练数据的学习非常有限。随着训练轮数增加，模型会达到一个最佳状态，此时准确率稳定，精确率和召回率接近 100%，这就是所谓的“甜蜜点”。但超过这个点后，继续增加训练轮数会导致模型在现实场景和未知数据中的准确率和泛化能力下降，即过拟合。过拟合的模型过于复杂，方差过高，只是记住了训练数据，对未知数据毫无用处。在欠拟合和过拟合的情况下，验证误差都很高，不过过拟合时训练误差可能较小。

为了解决维度灾难问题，可以使用正则化技术。正则化是一系列降低模型复杂度、消除过拟合的方法，包括 lₙ - 正则化、数据增强、提前停止、批量归一化和丢弃法等。其中，丢弃法在大多数情况下被认为是效果最好的。数据增强常用于计算机视觉领域，通过旋转、改变颜色、反转等方式修改图像来扩充数据。提前停止则是在模型达到“甜蜜点”时停止训练。

2. 数据准备与训练

为了实现头盔检测模型，数据是手动创建的。具体步骤如下：
1. 数据收集 ：从 Google 图片搜索中下载与“头盔”和“交通”相关的 100 张图片。
2. 数据标注 ：使用免费开源的 LabelIMG 工具对图片进行标注，该工具可以在图片上绘制边界框，并生成 YOLO 和