目录

前言

项目背景

数据集

设计思路

算法理论技术

深度学习

目标检测算法

实验环境

模型训练

更多帮助

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

        🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

       大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的铁轨障碍物检测与识别系统

项目背景

        随着铁路交通的快速发展，确保铁路安全成为了至关重要的任务。铁轨上的障碍物可能会导致列车出轨等严重事故。铁轨障碍物检测旨在通过先进的人工智能技术，实现对铁轨上障碍物的自动检测和识别，提高铁路安全防护能力，对于确保铁路交通安全具有重要的现实意义和长远的发展价值。

数据集

       由于网络上没有现有的合适的铁轨障碍物数据集，我决定通过模拟铁路环境和互联网收集两种办法，收集图片并制作了一个全新的数据集。这个数据集包含了各种铁轨障碍物的照片，通过模拟铁路环境和互联网收集，我能够获取到真实的铁轨障碍物图像和多样的工作环境，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。我相信这个自制的数据集将为基于深度学习的铁轨障碍物检测与识别系统的研究提供有力的支持，并为该领域的发展做出积极贡献。

        在深度学习模型的训练过程中，数据扩充是提高模型泛化能力的重要手段。针对铁轨障碍物的数据，可以通过旋转、缩放、裁剪等操作来增加数据的多样性。同时，还可以通过改变颜色、亮度等手段来丰富数据的表现形式。

设计思路

算法理论技术

深度学习

       铁轨障碍物检测系统利用深度学习模型的高精度、自动化、实时性、可扩展性和降低人工成本等优势，能够准确地检测和识别铁轨上的障碍物。该系统通过学习大量训练数据，使用深度卷积神经网络等模型提取障碍物特征，实现实时监测与预警，有效提升铁路运输安全，并减少人工成本和劳动强度。

       卷积神经网络（CNN）是一种在深度学习模型中表现出色的网络结构。它由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成，具有强大的表征学习能力，可以自适应地学习数据特征，因此备受关注。CNN利用多个卷积层和池化层进行特征提取，逐渐将图像的低级特征组合成高级特征，最后通过全连接层对高级特征进行平移不变分类。CNN对图像的平移、伸缩、倾斜等形变具有高度不变性，能够适应环境变化，具有更高的灵活性和泛化能力。与传统识别算法相比，CNN能够直接处理输入图像，避免了复杂的特征提取和数据重建过程。其中，权值共享是CNN的显著优势，大大减少了权值的数量，降低了网络复杂度和计算量，节约了计算资源。

        图像语义分割技术经历了从基于传统图像低级特征分割到深度学习与传统方法相结合的发展，最终以基于全卷积网络的分割技术取得了显著的效果。语义分割是将数字图像分成多个集合的过程，通过为图像中的每个像素分配语义标签来实现。深度学习算法在语义分割任务中对输入图像进行处理，为每个像素点生成丰富的空间语义信息，从而更清晰地理解复杂场景的内容。这种技术的快速发展使得语义分割能够在许多领域得到广泛应用，为图像理解和场景分析提供了强大的工具。

目标检测算法

       全卷积网络（FCN）通过将传统卷积神经网络末端的全连接层替换为卷积层，改变了将网络输出限制为一维数组的情况，从而提高了图像识别精度，并可以实现对图像的像素级识别，为语义分割领域引入了卷积神经网络。FCN不限制输入图像的尺寸，也不要求训练图像和测试图像具有相同的尺寸。它使用反卷积操作对多个卷积层得到的特征图进行上采样，得到与输入图像相同尺寸的输出。这样，每个像素都可以产生一个预测输出，保留了原始输入图像中的空间信息。最后，在上采样得到的特征图上进行逐像素的分类。使用FCN可以有效避免像素块中的重复存储和计算卷积等问题，大大提高了分割速度和精度。许多先进的语义分割算法都是基于FCN的扩展而来。

       上采样（反卷积）是图像处理中的一种操作，用于将经过多次卷积和池化后尺寸缩小的图像恢复到原始尺寸，实现分割图与原图等大的效果。反卷积操作类似于卷积，通过相乘和相加的运算来进行图像的放大操作。在神经网络中，反卷积的前向和反向传播可以通过颠倒卷积的前向和反向传播来实现。通过反卷积，可以扩充图像的分辨率，从而提高细节的表现和图像的清晰度。

        跳级连接是在全卷积神经网络（FCN）中引入的一种技术，用于优化输出结果并提升预测的精度。在只对最后的池化层进行全卷积操作后，输出结果可能会缺少一些细节信息。为了解决这个问题，跳级连接首先对最后一层进行上采样操作，将其与之前的池化层的预测进行结合。然后再进行上采样，将结果恢复到原图大小。这样可以使网络更好地预测细节，并保留高级别的语义信息，从而获得更高的预测精度。通过跳级连接，网络可以同时考虑底层和高层的特征，综合利用不同层次的信息，提升图像分割任务的性能。

实验环境

       在台式机 Linux PC 上，使用基于 Anaconda 的 Keras 库（使用 TensorFlow 作为后端）搭建网络模型，并利用 NVIDIA GTX1080 GPU 以及 CUDA8.0 with cudnn 进行网络训练。

模型训练

在对铁轨区域进行分割与识别的操作流程中，主要包括以下步骤：

• 数据筛选：从采集的地铁数据中筛选出适用于网络模型训练的数据样本。
• 数据标注：对筛选出的数据样本进行标注，标注包括铁轨、列车以及信号灯等目标，用于制作训练数据集。
• 特征提取：将标注数据样本输入卷积神经网络（CNN），通过CNN网络提取图像特征。
• 候选区域提取：利用候选区域生成网络（Region Proposal Network，RPN）从图像中提取出候选区域，这些区域可能包含铁轨目标。
• 参数训练：使用候选区域作为输入，通过Mask R-CNN网络对卷积参数进行训练，直至网络参数收敛。
• 区域分割与识别：将训练得到的网络权重参数应用于网络模型中，实现对铁轨区域的识别和分割，即将图像中的铁轨目标与背景进行区分和分割。

相关代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 创建CNN网络模型（例如使用预训练的VGG16模型）
base_model = VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3))
feature_extractor = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.output)

# 创建RPN网络
rpn_input = Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(feature_extractor.output)
rpn_output = Conv2D(filters=9, kernel_size=(1, 1), activation='sigmoid')(rpn_input)
rpn_model = Model(inputs=feature_extractor.input, outputs=rpn_output)

# 创建Mask R-CNN网络
mask_rcnn_input = Conv2DTranspose(filters=256, kernel_size=(2, 2), strides=(2, 2))(rpn_output)
mask_rcnn_output = Conv2D(filters=1, kernel_size=(1, 1), activation='sigmoid')(mask_rcnn_input)
mask_rcnn_model = Model(inputs=feature_extractor.input, outputs=mask_rcnn_output)

# 编译RPN模型
rpn_model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy')

# 编译Mask R-CNN模型
mask_rcnn_model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy')

# 进行参数训练
rpn_model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
mask_rcnn_model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 使用训练好的模型进行预测
test_image = ...
rpn_prediction = rpn_model.predict(test_image)
mask_rcnn_prediction = mask_rcnn_model.predict(test_image)复制

海浪学长项目示例：

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