基于计算机视觉的室内老鼠目标检测和分类

目录。

前言。

主题的背景和意义。

实现技术思路。

一、算法理论基础。

1.1 卷积神经网络。

1.2 目标检测算法。

二、 数据集。

2.1 数据集。

2.2 数据扩充。

第三，实验和结果分析。

3.1 构建实验环境。

3.2 模型训练。

最后。

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前言。

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        大家好，这是海浪学长毕设的专题，本次分享的主题是。

       🎯室内老鼠基于计算机视觉的目标检测和分类。

主题的背景和意义。

       老鼠不仅在城市环境中迅速繁殖，而且在xff0中也迅速繁殖c;也经常出现在家庭、商店、餐饮场所等生活场景中，它给人们的生活和健康带来了隐患。随着智能家居技术的普及，将老鼠检测识别系统集成到家庭监控中，有助于及时发现老鼠活动󿼌防止疾病传播和财产损失。老鼠检测可以为家庭和商店提供智能的保护解决方案，提高居民的生活质量和安全感。

实现技术思路。

一、算法理论基础。

1.1 卷积神经网络。

       深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络的概念，试图模拟和学习人脑处理信息的方法。深度学习的关键特征在于多层神经网络的结构，又称深层神经网络。与其他机器学习模型不同，深度学习神经网络在于其可扩展性。当神经网络的层数增加并使用大量数据进行训练时，，检测性能显著提高。训练过程首先对目标图像进行预处理，然后将预处理后的图像输入神经网络进行特征提取，最终识别数据集中相同的目标。

       卷积神经网络（CNN）本质上，多层感知机，使用局部连接和共享权值，减少权重的数量，使网络易于优化󿀌降低过拟合风险。CNN的权重共享结构使其更类似于生物神经网络，降低模型的复杂性，允许图像直接作为网络输入󿀌避免传统算法中的特征提取和数据重建。卷积神经网络的结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层c;不同层之间的相互作用是构建卷积神经网络的关键。核心层和#xff0c;卷积过程涉及卷积核与输入图像的数字矩阵之间的卷积操作c;获取目标特征图。卷积计算的过程是将卷积核中的每个元素乘以图像数据矩阵中的相应元素和，获得特征图矩阵的值。卷积核每次向右滑动一步，完成一行后，向下滑动一步󿼌继续上述步骤󿀌直到滑动到图像矩阵的右下角。

       卷积是加权求和运算，卷积核的权重通常是奇数线和奇数列，卷积核和特征图像数据的通道数一致，输出特征图的数量取决于卷积核的数量。在特征图矩阵中移动卷积核的步数称为步长，边界填充用于防止卷积窗口滑出输入矩阵，以防止步长和卷积核大小c;确保提取边界数据。

       池化层又称下采样，卷积操作后，提取获得的特征图，提取最具代表性的特征，减少过拟合和维度。池化老鼠图像可以减少卷积层输出的特征向量和计算机内存占用，提高输出结果󿀌防止过拟合。池化层运算符由固定形状的窗口组成，在输入的所有区域滑动窗口。池化运算通常计算窗口中所有元素的最大值或平均值，这些操作被称为最大池化和平均池化。不需要考虑位置信息时，最大池化更常用；当目标位置信息重要时，#xff0c;平均池化效果较好。池化窗口从输入张量的左上角开始，向右滑动，在每个位置计算窗口中输入子张的最大值或平均值。

1.2 目标检测算法。

       在计算机视觉领域，目标检测是一项重要任务，结合物体识别和定位，不仅能准确识别物体的类型，图像中对象的坐标数据也可以得到。目标检测模型可分为两类：：一是两阶段模型，分别完成物体识别和定位󿀌代表算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN，这些算法具有较高的精度，但是检测速度很慢，实时检测效果无法达到。为了提高检测速度，提出了第一阶段测试模型，典型代表包括SSD和YOLO算法。YOLO算法将目标检测转化为回归问题c;使用整个图作为输入󿀌只有一个神经网络，获取边界框的位置和目标类别，良好的识别效果。YOLOV5s是YOLOV5系列中网络最小、深度最小、特征图宽度最小的网络。输入端包括三个部分：Mosaic数据增强、自适应锚框计算和自适应图像缩放。

       四张图片࿰用于Mosaic数据增强c;拼接随机缩放、裁剪和排放，丰富的检测数据集󿀌提升网络的鲁棒性，减轻GPU负担󿀌对小目标的检测效果显著。YOLO算法，不同的数据集有自己的长宽锚框。在线训练时，在初始锚框的基础上生成预测框，与真实框相比，#xff00c;反向更新࿰通过两者之间的差距c;网络参数的迭代。嵌入代码中的自适应锚框计算功能，在训练中获得最佳锚框值很容易。

       在目标检测算法中，不同的图片长度和宽度#xff0c;为使训练获得的网络模型效果最佳，在检测之前，需要统一原始图片的尺寸。自适应图像缩放最少添加到原始图像中的黑边和xff0c;减少图像两端的黑边，推理计算量也会减少，从而提高目标检测速度。

       基准网络主要是卷积神经网络，主要用于某些性能优异的分类器。Focus结构将原图每隔一个像素取出，分为四张图片，通过切片操作形成12个通道的图像，采样的特征映射是卷积的两倍。切片操作是关键，YOLOV5s网络，原始608×608×图像输入Focus结构，采用切片操作󿀌先变成304×304×12特征图，经过32个卷积核的卷积操作，变成304×304×32的特征图。

       YOLOV5设计了两种CSP结构，Backbone主干网络采用CSP1_X结构。Neck网络位于基准网络和头网络之间c;进一步提高目标特征的多样性，增强鲁棒性。FPN+PAN结构，CSP2结构࿰借鉴CSPNet设计c;加强网络特征融合能力。

       目标检测任务的损失函数一般由分类损失函数和回归损失函数组成。IOU࿱常用的定位损失计算指标a;IOU_Loss主要考虑检测框和目标框的重叠面积b;GIOU_loss在IOU的基础上解决边界框不重叠的问题；DIOU_Loss在IOU和GIOU的基础上考虑边界框中心点距；CIOU_Loss在DIOU的基础上考虑边界框宽高比的尺度信息。YOLOV5使用GIOU_Loss作为boundingloss作为bounding Box损失函数，同时采用加权NMS。

二、 数据集。

2.1 数据集。

       室内老鼠图像采集选择自拍与互联网采集相结合的方式，独立拍摄可以保证老鼠在真实环境中的多样性和变化，互联网采集可以快速获得大量不同场景和角度的图像。这两种方法的结合，帮助丰富数据集，在各种环境下提高模型的适应性。数据标记是数据集制作的重要组成部分，使用LabelImg等标记工具进行手动标记。在标记过程中，图像中的老鼠需要准确的框选，并标注其类别。

2.2 数据扩充。

       成人数据标注后，接下来，对数据集进行划分和扩展。将标记的数据集分为训练集、验证集和测试集，通常采用70%、15%和15%的比例，确保模型的训练和评价效果。在数据扩展方面，可通过图像增强技术，如旋转、翻转、缩放、颜色调整等。c;扩展训练集，增加数据的多样性，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

三、实验及结果分析。

3.1 构建实验环境。

3.2 模型训练。

       数据准备是模型训练的基础，需要收集包含室内老鼠的图像数据。数据集包括各种场景和角度，增强模型的泛化能力。接下来，预处理图像，包括图像缩放、标准化和数据增强。图像增强技术可以通过旋转、缩放、翻转和颜色调整来增加数据的多样性，这样可以提高模型的鲁棒性。确保数据集的标记准确性，使用标记工具对每个图像中的老鼠进行精确的框架选择和分类。

# import数据预处理示例 cv2import randomdef preprocess_image(image):    # 图像缩放    image = cv2.resize(image, (640, 640))    # #xff1数据增强示例a;随机翻转    if random.random() > 0.5:        image = cv2.flip(image, 1)    return image。

       选择YOLOV5s作为目标检测和分类模型，YOLOV5s以其轻量级和高效性适用于实时检测任务。#xff00根据具体任务要求c;调整模型的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。fine-tuning采用预训练模型，可加速收敛，提高检测精度。配置模型时，还需要设置损失函数和优化器，确保模型在训练过程中能够有效地学习。将准备好的数据集分为训练集和验证集，一般按80%和20%的比例划分。使用训练集进行模型训练，并在验证集上进行性能评估。在监测训练过程中，损失值和评估指标（准确率和召回率），为了优化模型性能，调整学习率和其它超参数。早停策略࿰可用于训练c;避免过度拟合。

# 模型训练示例for epoch in range(num_epochs):    model.train()  # 训练模式是设置模型    for images, labels in train_loader:        loss = model(images, labels)        loss.backward()  # 反向传播        optimizer.step()  # 更新参数        optimizer.zero_grad()  # 清空梯度。

       训练后󿼌为了检验其性能，需要对模型进行评估。评价指标包括精度、召回率、各类平均精度AP（Average Precision）平均和平均精度（mAP）。AP和MAP是评估目标检测精度的重要参数，能在不同阈值下反映模型的检测效果。计算每个类别的TP（真实例）#;、FP（假例）FN（假负例），对模型的检测能力进行综合评价。

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最后。

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毕业帮助󿀌问题解答�欢迎打扰#xff011;

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