目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 卷积神经网络

2.2 YOLOv5算法

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

最后

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前言

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯行人闯红灯行为智能检测与预警系统

设计思路

一、课题背景与意义

        行人闯红灯是城市交通安全管理中的一项重要问题，严重影响交通安全，增加交通事故的发生率。随着城市化进程的加快，行人和车辆之间的冲突日益加剧，行人闯红灯现象屡见不鲜。理解行人闯红灯的原因及其行为模式不仅有助于改善交通安全管理，也能够为交通设施的优化设计提供科学依据。通过引入计算机视觉和深度学习技术，可以实现对行人闯红灯行为的实时监测，从而为交通管理提供及时的预警和响应。

二、算法理论原理

2.1 卷积神经网络

        卷积神经网络（CNN）是一种专门为图像和视觉数据处理而设计的深度学习模型，广泛应用于各种计算机视觉任务，如图像分类、物体检测和图像分割。CNN的基本原理是通过卷积操作提取图像中的特征，从而实现对图像内容的有效分析。卷积层是CNN的核心组成部分，它通过使用多个卷积核（或滤波器）对输入图像进行局部感知。每个卷积核在图像上滑动，通过对相邻像素进行加权和计算生成特征图。卷积操作不仅能够捕捉局部特征（如边缘、角点和纹理），还能够通过层次化的方式逐渐提取更高层次的抽象特征，从而实现对图像的深层理解。

        卷积层的输出特征图通常会经过激活函数（如ReLU）处理，以引入非线性特性，帮助网络学习更复杂的模式。激活函数的引入使得CNN能够拟合更复杂的函数关系，提升模型的表达能力。在卷积层之后，池化层通常会被加入以对特征图进行下采样，减少数据的维度并提高计算效率。池化操作能够有效保留重要的特征信息，同时抑制噪声。常用的池化方法包括最大池化和平均池化，它们通过选择特征图局部区域的最大值或平均值，减少了特征图的空间尺寸，降低了计算复杂度，并减少了过拟合的风险。最终，通过多层次的卷积和池化操作，CNN能够在不同的抽象层次上学习图像特征，从而实现高效的图像识别与处理。

        在设计卷积层时，卷积核的大小通常为3x3或5x5，较小的卷积核能够捕捉更细致的特征。通过堆叠多个卷积层，可以逐渐提取高层次的特征。每一层的输出都能作为下一层的输入，从而形成一个深度学习的特征提取链。此外，池化层的设置则有助于降低特征图的维度，常见的池化方式有2x2的最大池化和2x2的平均池化。设计网络时还需考虑参数数量，过多的参数可能导致过拟合。为了避免这一问题，可以采用正则化技术，如Dropout、L2正则化和Batch Normalization等，来提高模型的泛化能力。

         卷积神经网络的架构设计是影响模型性能的关键因素之一。一个成功的网络架构通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，每一层负责提取不同层次的特征。在设计网络时，通常采用逐层加深的方式，通过增加卷积层的数量来提升模型的表达能力。每个卷积层后都可以添加激活函数（如ReLU、Sigmoid或Tanh），以引入非线性特征，使网络能够学习更复杂的模式。激活函数的选择对模型的收敛速度和最终性能至关重要，不同的激活函数在不同任务中可能表现出不同的效果。

         在网络的最后，通常会引入全连接层，将卷积层提取的特征整合，并输出最终的分类结果或回归值。全连接层通过将所有特征连接到输出层，尽可能地利用提取到的特征信息。在分类任务中，输出层通常使用Softmax激活函数，将输出转换为各个类别的概率分布。随着网络深度的增加，模型在特征学习和表示能力方面也会显著增强，但这也增加了训练的复杂性，因此需要合理选择学习率、批次大小等超参数，以确保模型的稳定性和收敛性。

2.2 YOLOv5算法

        YOLOv5s是一种高效的目标检测模型，专门设计用于实时物体检测任务。它基于YOLO系列的基本理念，通过将图像分割为多个网格，并在每个网格中预测边界框和类别概率，来实现快速和准确的目标检测。YOLOv5s相较于之前的版本在速度与准确率之间取得了更好的平衡，适合在计算资源有限的环境中使用。在行人闯红灯的检测场景中，YOLOv5s能够快速识别交通信号灯、行人及其行为。模型的输入为整张图像，经过卷积层和池化层的处理后，输出为每个网格中预测的边界框和相应的置信度分数。YOLOv5s采用了改进的特征提取网络（如CSPNet），通过多层特征融合来提高检测精度，同时减少计算量。这样，模型能够在确保实时性要求的同时，提供高质量的检测结果。

        YOLOv5s的架构设计充分考虑了目标检测任务的需求，采用了深度可分离卷积、CSP结构和FPN等技术，以提高模型的检测性能。YOLOv5s的网络结构相对较轻，适合在边缘设备上运行，能够实现快速推理。模型的设计还包括了多个尺度的特征图，使得YOLOv5能够检测不同尺寸的目标，这对于行人闯红灯检测尤为重要，因为行人与交通信号灯的尺寸和位置可能会有很大变化。在行人闯红灯检测中，YOLOv5s可以通过多尺度特征的融合，识别出处于不同距离和角度的行人，同时也能准确判断交通信号灯的状态。通过在训练过程中使用数据增强技术，YOLOv5s能够提高模型的鲁棒性，使其在不同天气和光照条件下都能保持良好的检测效果。YOLOv5s还支持自定义训练，使得模型可以根据特定场景进行优化，提升检测精度。

        训练YOLOv5s通常需要大量标注好的数据集，包含行人、交通信号灯及其状态（如红灯、绿灯等）的图像。在训练过程中，可以使用迁移学习的技术，利用在大规模数据集上预训练的模型权重，快速适应特定的行人闯红灯检测任务。这种方法不仅能加速训练过程，还能提升模型的检测性能。在实际应用中，YOLOv5s能够实时监测交通环境，识别行人是否在红灯状态下过马路。当检测到行人在红灯下移动时，系统可以及时发出警报，提醒行人注意交通安全。将YOLOv5s与视频监控系统相结合，可以实现数据的实时分析和处理，从而提高城市交通管理的智能化水平。

三、检测的实现

3.1 数据集

        通过交通监控摄像头、行车记录仪或公共数据集进行。确保数据集中包含多种场景、光照条件和不同类型的交通信号灯，以提高模型的鲁棒性。使用LabelImg将图像中的行人和交通信号灯进行标记。每个实例应标注其类别（行人或信号灯）以及对应的边界框。标注完成后，数据集应包含每个图像的标签文件，通常采用XML或JSON格式。对图像进行统一的尺寸调整，如将所有图像缩放为640x640像素。进行数据增强，以增加数据的多样性，常用方法包括随机裁剪、旋转、平移和颜色变换。

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

        将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便在训练过程中评估模型性能。训练集用于模型学习，验证集用于调整超参数，测试集用于最终评估。常用的划分比例为80%训练集，10%验证集和10%测试集。数据加载通常使用数据生成器，以便在训练时动态加载数据。

import os
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义数据路径和参数
data_dir = 'dataset/'  # 数据集路径
image_size = (640, 640)  # 输入图像的目标大小
batch_size = 16  # 批次大小

# 加载标注数据
annotations = pd.read_csv('annotations.csv')  # 假设有一个CSV文件包含图像路径和标签

# 数据集划分
train_data, temp_data = train_test_split(annotations, test_size=0.2, random_state=42)
val_data, test_data = train_test_split(temp_data, test_size=0.5, random_state=42)

# 保存划分后的数据集
train_data.to_csv('train_annotations.csv', index=False)
val_data.to_csv('val_annotations.csv', index=False)
test_data.to_csv('test_annotations.csv', index=False)

# 创建数据生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1.0/255,  # 归一化
    rotation_range=20,  # 随机旋转
    width_shift_range=0.2,  # 水平平移
    height_shift_range=0.2,  # 垂直平移
    shear_range=0.2,  # 剪切变换
    zoom_range=0.2,  # 随机缩放
    horizontal_flip=True,  # 随机水平翻转
    fill_mode='nearest'  # 填充模式
)

val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255)  # 只进行归一化

# 生成训练集和验证集
train_generator = train_datagen.flow_from_dataframe(
    dataframe=train_data,
    x_col='image_path',  # 图像路径列名
    y_col='label',  # 标签列名
    target_size=image_size,
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'  # 多分类
)

        模型选择应考虑准确率、速度和计算资源。选择预训练模型可以加速训练过程并提高性能，尤其在标注数据较少时。在选择模型时，还需要考虑输入尺寸、输出类别及损失函数。YOLOv5s支持多种输入尺寸，可根据实际需求进行调整。输出类别应包括行人交通信号灯的状态（如红灯、绿灯）。损失函数通常为交叉熵损失。监控训练过程中的损失值和准确率，以调整超参数。设定合适的学习率、批次大小和训练周期，防止过拟合。可以使用早停法，在验证集损失不再改善时提前停止训练。

from yolov5 import val
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

# 评估模型性能
results = val.run(
    data='data.yaml',                # 数据配置文件
    weights='runs/train/exp/weights/best.pt',  # 最佳模型权重
    img_size=640                     # 输入图像尺寸
)

# 计算混淆矩阵
y_true = results['labels']         # 真实标签
y_pred = results['pred']           # 预测标签
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 可视化混淆矩阵
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=['行人', '红灯', '绿灯'])
disp.plot(cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

# 输出准确率、召回率和F1分数
accuracy = np.sum(np.diag(cm)) / np.sum(cm)  # 准确率
recall = np.diag(cm) / np.sum(cm, axis=1)  # 召回率
f1 = 2 * (accuracy * recall) / (accuracy + recall)  # F1分数
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}')

        训练完成后，使用测试集对模型进行评估。计算准确率、召回率和F1分数等评估指标，以衡量模型在行人闯红灯检测任务中的性能。混淆矩阵可用于分析模型在不同类别上的表现，识别误判情况。评估结果将指导后续的模型优化和调整。可以根据测试结果进一步调优模型参数，或采用其他技术（如集成学习）以提升检测性能。

实现效果图样例：

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最后