毕设实验

本文详细介绍了在ROS环境中,通过多种方式构建语义地图的过程。包括从视频中识别场景类型,实境与仿真环境下的地图构建,利用rosbag进行地图创建,以及在不同环境下运行gmapping的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 ROS读取mp4视频并识别场景类型

  • 视频文件目录:
    /media/nlsde/Disk/dataset_qin/video/
  • 读取视频并发布topic:
    roslaunch rbx1_vision video2ros.launch input:=/media/nlsde/Disk/dataset_qin/video/VID_20181108_132054.mp4
  • 打开semantic-mapper包:
    roslaunch semantic_mapper run_system_amcl_office.launch
  • rviz查看:
    rosrun rviz rviz
  • 保存图片:
    cd 到图片目录
    rosrun image_view extract_image _sec_per_frame:=0.01 image:=/sem_label_image
    注:image参数为发布图片的topic

2 在gazebo仿真环境下建立语义地图

  • 启动roscore:
    roscore
  • 启动gazebo、仿真地图、turtlebot:
    roslaunch turtlebot_slam turtlebot_gazebo_world.launch
  • 启动键盘控制turtlebot:
    roslaunch turtlebot_teleop keyboard_teleop.launch
  • 启动语义建图、gampping:
    roslaunch semantic_mapper run_system_gmapping.launch
  • 启动rviz:
    rosrun rviz rviz

3 在真实环境下建立语义地图(旧)

  • 启动roscore:
    roscore
  • 启动turtlebot:
    roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch
  • 启动键盘控制turtlebot:
    roslaunch turtlebot_teleop keyboard_teleop.launch
  • 启动kokuyo、kinect、gmapping:
    roslaunch turtlebot_slam dataset_hokuyo_kinect.launch
  • 启动语义建图:
    roslaunch semantic_mapper run_system_amcl_office.launch
  • 启动rviz:
    rosrun rviz rviz

3 在真实环境下建立语义地图(新)

  • 启动roscore:
    roscore
  • 启动turtlebot:
    roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch
  • 启动kokuyo、kinect:
    roslaunch turtlebot_slam run_hokuyo_kinect.launch
  • 启动rviz:
    roslaunch semantic_mapper run_rviz.launch
  • 启动语义建图和gmapping:
    roslaunch semantic_mapper run_system_gmapping.launch
  • 启动键盘控制turtlebot:
    roslaunch turtlebot_teleop keyboard_teleop.launch
  • 保存地图:
    rosrun map_server map_saver -f map_G6_big

4 使用rosbag建立语义地图

  • 启动roscore:
    roscore
  • 启动语义建图:
    roslaunch semantic_mapper run_system_amcl_office.launch
  • cd到rosbag文件夹,播放rosbag:
    rosbag play rosbag_G6_big_1.bag --clock
  • 启动rviz:
    rosrun rviz rviz

5 录制数据集

  • 启动roscore:
    roscore
  • 启动turtlebot:
    roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch
  • 启动键盘控制:
    roslaunch turtlebot_teleop keyboard_teleop.launch
  • 启动传感器驱动:
    roslaunch turtlebot_slam dataset_hokuyo_kinect.launch
  • 启动rviz:
    rosrun rviz rviz
  • cd到保存目录,启动数据集录制:
    rosbag record -o rosbag_test_2 /tf /odom /camera/rgb/image_color /scan /map /mobile_base/commands/velocity /mobile_base/sensors/imu_data
  • 保存地图:
    rosrun map_server map_saver -f map_G6_big

6 使用数据集跑gmapping

  • 启动roscore:
    roscore
  • 启动gmapping:
    roslaunch turtlebot_slam hokuyo_gmapping_rosbag.launch
  • cd到rosbag文件夹,播放rosbag:
    rosbag play rosbag_G6_big_1.bag --clock
  • 启动rviz:
    rosrun rviz rviz

7 在stage仿真环境下跑gmapping

  • 启动roscore:
    roscore
  • 启动键盘控制:
    roslaunch stage_slam keyboard_teleop.launch
  • 启动stage环境和gmapping:
    roslaunch stage_slam run_stage.launch
  • 启动rviz:
    rosrun rviz rviz

注意:

  • gazebo不能加载地图怎么办:
    先不退出gazebo,运行命令killall gzserver后再退出重启
摘 要 当前,信息化时代已经悄悄走进人们的生活,自动控制、无纸化自动办公、企业信息化、网上书店、网上娱乐等等都是信息时代的产物,可以说,二十一世纪是一个信息化的世界,人们将跟这二个字眼密不可分,随着信息化的潮流,我们的教育也开始了信息化,几年来关于教育信息化的教研论文不计其数,这说明教育走向信息化是一个必然的过程,那么基于B/S模式下的考试系统正是这种思想的一个重要的体现,教育的信息化必然会出现无纸化的、远程的考试系统,他的出现可以大大促进远程教育的长足发展,较大程度上减少了教育经费,真正体现出信息化时代的特色和优点。 建立一个安全稳定可靠的基于B/S模式下的考试系统,是当前信息化教育的必须,对信息化教育有着较大的促进作用,因为有远程的教育也就必须有远程的考试,没有考试的教育算不上完整的教育,本系统就是在这么一个大的前提下提出的。 系统包括了从组卷->考试->阅卷->试卷分析等一系列的过程,完成了一个正规考试的整个周期,是一个完整的可靠的网上考试系统。 第一章 开发简介(Development Introduction) 1.1本系统研究的目标和内容以及主要参考文献 研究目标:利用ASP网络编程技术和SQL SERVER 2000数据库技术实现B/S模式下的网上考试,主要完成题库维护、试卷生成、考试库维护、试卷分析等功能,以便形成一个完整的有机统一的考试系统。 研究内容: 1.题库维护:要求可以增加、修改、删除题库,并对科目、知识点做出相应的管理。 2.试卷生成:要求系统可以按照知识点、难度、科目、题型、题目数量、总分生成考试试卷,并设定考试时间、人员(按班级设定)。 3.考试控制:主要实现对考生考试时间、考生登录、考试答题数据提交的控制、以及考生个人信息的维护。 4.考生库维护:主要实现对考试年级、班级以及班级人员的管理与维护。 5.阅卷功能:主要实现对考生的客观题进行自动阅卷,并为教师提供一个很好的主观题阅卷界面。 6.试卷分析:利用asp结合VML技术实现对每次考试的试卷按班分析打印功能。 7.高级用户管理:主要实现对教师的管理。 7.系统管理:主要实现对系统日志的管理。 主要参考文献: 1.《ASP网络编程技术》 清华大学出版社 2.《SQL Server 2000编程员指南》 北京希望电子出版社 1.2 开发工具 ASP代码编写:UltraEdit 10.00C 图形图像处理:Photoshop 7.0.1 简体中文版 页面设计:Macromedia Dreamweaver MX、Microsoft FrontPage XP 数 据 库:SQL SERVER 2000 1.3程序的运行环境 硬件环境:服务器: PIII800以上+256M内存+10G以上硬盘+10/100M网卡以上。 软件环境: Windows 2003 Server+IIS5.5+IE5.0以上+SQL SERVER 2000。 第二章 系统程序设计(System Program Design) 2.1 Active Server Pages简介(ASP Brief Introduction) Active Server Pages (ASP) 是服务器端脚本环境,可用来创建交互式网页并建立强大的 Web 应用程序。当服务器接收到对 ASP 文件的请求时,它将处理包含在特定文件中的服务器端脚本,此文件用于构建发送给浏览器的网页。除服务器端脚本外,ASP 文件也可以包含 HTML和执行各种任务的 COM 组件调用。 2.2系统描述(System Description) 本系统采用ASP3.0编写,服务器端采用VBScript5.5脚本,客户端采用JavaScript编写,数据库使用微软公司的大型关系数据库SQL Server 2000企业版,同时,页面制作采用了FrontPage XP、Dreamweaver MX、Adobe Photoshop 7.0等软件。 系统包括:试卷生成→定时开始→考试控制→主观题阅卷→试卷分析等一系列符合考试环节的过程,形成了一个有机的考试系统,试烦琐的考试安排和试卷分析工作变得简单方便,适合各种考试类型,系统后台采用菜单管理,使用方便,容易上手。 2.3服务器主要运行环境配置(System Setting) 1、IIS 的简介、安装和使用 IIS是Internet 信息服务的简称,它是一种 Windows Web 服务,可以使用它非常轻松地在 Intranet 上发布信息。本网上商店程序使用IIS5.0版本。 安装步骤: (1)单击“开始”,单击“控制面板”,双击“添加或删除程序”启动“添加或删除程序”应用程序。 (2)在“添加或删除程序”对话框左侧的列中,单击“添加/删除 Windows 组件”。 (3)出现“Windows 组件向导”后,单击“下一步”。 (4)在“Windows 组件”列表中选中“Internet 信息服务”。 (5)放入Windows Advanced Server 2000光碟,单击“下一步”,即可完成安装。 打开 Internet 信息服务管理器: (1)从“开始”菜单,选择“设置”,然后选择“控制面板”。 (2)打开“管理工具”。 (3)打开“Internet 服务管理器”。 配置本网上商店系统: (1)在硬盘(E:)根目录建立文件夹shop,将本程序所有ASP文件、FIX文件、HTML文件、图片文件以及子文件夹复制到此文件夹下。 (2)在IIS中选择默认网站,并点击右键,选择属性,然后进行如图2-1配置。 其他选项选择默认即可基本达到调试和测试网上商店程序的所需的Web服务器系统要求,调试时在地址栏输入:http://www.bysj999.com/或者http://127.0.0.1/ 即可。 2、SQL Server 2000的简介和安装 SQL Server 2000是Microsoft公司推出的大型关系数据库,本数据库符合各种企业级的开发,同时适合B/S模式下的各种开发要求。数据库为用户提供友好的管理操作界面,使用户可以在本数据库平台上建立各种关系强大的应用数据库。 安装步骤: 1. 退出所有 Microsoft Windows® 应用程序。 2. 将 SQL Server 2000 光盘插入 CD-ROM 驱动器中。这将启动 SQL Server 2000 安装程序。如果安装程序没有自动启动,则运行光盘根目录中的 Autorun.exe 程序。 3. 单击"安装 SQL Server 2000 组件"。 4. 单击"Analysis Services"启动 Analysis Services 安装程序。 5. 在"欢迎"步骤中单击"下一步"按钮。
<think>嗯,用户想了解基于深度学习的入侵检测系统毕设实验的详细过程。首先,我需要确定他们可能需要的结构和内容。作为毕设实验,通常包括背景调研、数据准备、模型设计、实验分析等步骤。用户可能对每个步骤的具体操作感兴趣,比如数据预处理的方法、模型的选择、实验指标等。 首先,背景调研部分需要介绍入侵检测系统的现状和深度学习的应用,这部分要简明扼要。然后是数据集的选择,可能需要提到常用的数据集,比如NSL-KDD、CIC-IDS2017等,还要说明为什么选择这些数据集,比如数据量、特征多样性、标签完整性等。 接下来是数据预处理,这里要详细说明步骤,比如缺失值处理、特征编码、标准化、数据平衡等。特别是分类问题中的不平衡处理,可能需要用到过采样或欠采样方法,比如SMOTE。这部分用户可能不太熟悉,需要解释清楚。 然后是特征工程,可能需要特征选择,比如使用随机森林或PCA降维,减少计算量,提高模型效率。用户可能对如何选择特征以及降维的具体操作有疑问,需要举例说明。 模型设计部分,用户可能关心选择哪些深度学习模型,比如CNN、RNN、LSTM、Transformer,或者混合模型。需要解释不同模型的适用场景,比如CNN处理空间特征,RNN处理时间序列。同时,模型结构需要详细说明,比如各层的配置,激活函数的选择,损失函数等。 实验设计方面,要划分训练集、验证集、测试集,比如60%、20%、20%。超参数调优可能需要网格搜索或随机搜索,用户可能需要了解如何选择学习率、批大小等参数。评价指标部分,准确率、精确率、召回率、F1值、AUC-ROC都是常用指标,需要解释各自的意义,尤其是应对不平衡数据时的F1和AUC。 结果分析部分,需要对比不同模型的性能,可视化结果如混淆矩阵、ROC曲线,以及误报漏报分析。用户可能需要知道如何解释这些结果,以及如何优化模型。此外,部署测试可能涉及模型轻量化、实时性测试,这部分毕设可能不会实际部署,但需要理论上的考虑。 讨论与改进方向,需要指出模型的不足,比如计算资源需求、对新攻击的泛化能力,可能的改进方法如增量学习、迁移学习。这部分帮助用户展示批判性思维,毕设中常需要这样的分析。 最后,用户可能需要具体的例子,比如在数据预处理中使用独热编码,模型结构的具体参数设置,或者如何绘制ROC曲线。要确保步骤清晰,技术细节准确,同时用中文表达,避免使用专业术语时不解释。 检查是否有遗漏的部分,比如实验环境配置(如TensorFlow、PyTorch框架选择,GPU使用)、实验的具体步骤是否详细,以及结果的可复现性。可能还需要强调实验记录的重要性,比如参数设置和结果记录,方便后续分析。 总结来说,需要分步骤详细说明每个阶段的任务、方法、挑战和解决方案,确保用户能跟随实验过程,理解每个环节的必要性。同时,保持语言简洁,结构清晰,符合学术写作的规范。</think>以下是基于深度学习的入侵检测系统毕设实验过程的详细分步说明,结合理论与实际操作要点: --- ### **一、实验整体流程框架** ```mermaid graph TD A[问题定义] --> B[数据准备] B --> C[数据预处理] C --> D[特征工程] D --> E[模型设计] E --> F[训练与调参] F --> G[性能评估] G --> H[结果分析] ``` --- ### **二、实验步骤详解** #### **1. 背景调研与问题定义** - **目标**:明确入侵检测任务类型(二分类/多分类)、攻击场景(网络流量/主机日志) - **关键问题**:传统方法(如规则匹配)的局限性,深度学习在时序/空间特征提取中的优势 #### **2. 数据集选择与说明** - **常用数据集**: - NSL-KDD(经典网络流量数据集,含41维特征) - CIC-IDS2017(现代攻击类型,80+特征) - UNSW-NB15(混合正常与异常行为) - **选择依据**: - 数据规模(>10万条) - 特征多样性(协议类型、包长度、流量统计) - 标签完整性(明确标注Normal/Attack) #### **3. 数据预处理** - **缺失值处理**: - 删除缺失率>30%的特征列 - 数值型特征用均值填充(如流量持续时间) - 类别型特征用众数填充(如协议类型) - **特征编码**: - 独热编码(One-hot)处理离散特征(如TCP/UDP/ICMP) - 标签编码(Label Encoding)处理有序类别 - **标准化**: - 对数值型特征使用Z-Score标准化: $$x_{\text{new}} = \frac{x - \mu}{\sigma}$$ - 流量字节数等长尾分布特征采用对数变换 - **数据平衡**: - 过采样(SMOTE)处理少数类 - 欠采样(RandomUnderSampler)处理多数类 - 示例:原始数据正常:攻击=9:1 → 过采样后调整为6:4 #### **4. 特征工程(可选)** - **特征选择**: - 基于随机森林计算特征重要性,保留Top-20特征 - 皮尔逊相关系数筛选(阈值>0.8) - **维度压缩**: - PCA降维(保留95%方差) - t-SNE可视化(观察类别可分性) #### **5. 模型设计与实现** - **典型模型选择**: ```mermaid graph LR A[深度学习模型] --> B[CNN(空间特征)] A --> C[RNN/LSTM(时序特征)] A --> D[Transformer(长依赖)] A --> E[混合模型] ``` - **模型结构示例(LSTM+CNN混合)**: ```python model = Sequential() model.add(Input(shape=(timesteps, features))) # 输入层 model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) # LSTM提取时序特征 model.add(Conv1D(32, kernel_size=3)) # CNN提取局部模式 model.add(GlobalMaxPooling1D()) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 输出层 ``` - **损失函数**: - 二分类:Binary Crossentropy - 多分类:Categorical Crossentropy - **优化器**:Adam(初始学习率=0.001) #### **6. 实验设计与调参** - **数据集划分**: - 训练集:验证集:测试集 = 60%:20%:20% - 时序数据需按时间顺序划分(避免未来信息泄漏) - **超参数调优**: - 网格搜索:学习率∈{0.1, 0.01, 0.001}, batch_size∈{32, 64, 128} - 早停法(patience=10)防止过拟合 - **评价指标**: - 准确率(Accuracy) - 精确率(Precision)与召回率(Recall) - F1-Score(平衡精确率与召回率) - AUC-ROC曲线(应对类别不平衡) #### **7. 结果分析与可视化** - **对比实验**: - 基线模型:随机森林、SVM、传统IDS(如Snort) - 深度学习模型:CNN vs LSTM vs 混合模型 - **可视化工具**: - 混淆矩阵(PyCM库) - ROC曲线(sklearn.metrics) - 特征重要性热力图(seaborn.heatmap) - **关键分析点**: - 误报率(False Positive Rate)对实际部署的影响 - 特定攻击类型(如DDoS)的检测灵敏度 - 模型推理速度(FPS)测试 #### **8. 部署测试(可选)** - **模型轻量化**: - TensorRT加速 - 权重量化(FP32→INT8) - **实时性测试**: - 使用Scapy捕获实时流量 - 单条预测耗时<50ms(满足在线检测) --- ### **三、典型实验结果示例** | 模型 | 准确率 | 精确率 | 召回率 | F1-Score | |------|--------|--------|--------|----------| | LSTM | 98.2% | 97.5% | 96.8% | 97.1% | | CNN | 97.1% | 96.3% | 95.4% | 95.8% | | 混合模型 | **98.9%** | **98.2%** | **97.7%** | **97.9%** | --- ### **四、常见问题与改进方向** 1. **过拟合问题**: - 增加Dropout层(比率0.3~0.5) - 数据增强(添加高斯噪声) 2. **类别不平衡**: - 使用Focal Loss代替CrossEntropy - 代价敏感学习(Class Weight) 3. **新攻击类型检测**: - 半监督学习(Autoencoder异常检测) - 在线增量学习(持续更新模型) --- ### **五、实验工具推荐** - 深度学习框架:TensorFlow/Keras(适合快速原型) - 数据分析库:Pandas + Scikit-learn - 可视化工具:Matplotlib + TensorBoard - 实验环境:Jupyter Notebook + GPU(GTX 1080 Ti以上) 通过以上步骤的系统实践,可完整实现一个具备学术价值与工程可行性的深度学习入侵检测系统。注意实验过程中需详细记录超参数设置、中间结果及消融实验对比。
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