技术标签: python 毕业设计 毕设 计算机视觉 深度学习 目标检测 人工智能 深度学习毕业设计
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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。
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选题指导:
大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
基于深度学习的活猪识别系统
随着现代养殖业的不断发展,对猪只的管理和监测变得越来越重要。传统的养殖方式依赖于人工观察和记录,不仅效率低下,而且容易出错。为了解决这一问题,基于深度学习的活猪识别系统应运而生。该系统能够利用计算机视觉和深度学习技术,实现对猪只的自动识别和监测,提高养殖效率和猪只健康管理水平。因此,本课题旨在开发一个基于深度学习的活猪识别系统,为现代养殖业提供智能化、自动化的解决方案。
同态滤波是一种图像滤波方法,通过减少低频信号和增加高频信号来减少光照变化并增强图像的边缘和细节。它被广泛应用于光照补偿、对比度增强、去雾处理、图像恢复、灰度修正等图像处理系统中。同态滤波的基本原理是将像素灰度值视为光照强度和反射率两个组成部分的结果。通过分别处理像素灰度值中的光照强度和反射率的影响,可以实现去除光照的目的,并显示活体细节图像。在同态滤波中,通过对图像进行非线性变换,使构成图像的非加性因素变为可加性的,然后使用线性滤波器消除噪声,最后进行非线性的指数逆变换获得增强后的图像。
同态滤波函数分别作用于照明分量和反射分量,通过同态滤波器对其进行处理。根据不同的图像特性和需求,可以选择不同的同态滤波参数以获得满意的结果。总的来说,当细节对比度差、分辨率不清的图像经过同态滤波器处理后,图像画面的亮度比较均匀,细节得到增强。同态滤波通过分离图像中的照明和反射分量,对其进行非线性变换和线性滤波处理,以达到图像增强的效果。该方法可以应用于各种图像处理场景,提高图像的视觉质量和细节清晰度。
小波变换是一种信号的时域-尺度分析方法,在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力。它是一种窗口大小固定但形状可变、时域窗和频率窗均可变的时频局部化分析方法。与傅立叶变换相比,小波变换具有时域(空域)和频域的"变焦距"特性,继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时克服了窗口大小不随频率变化等缺点。信号经过一维小波分解后,各个层次分别对应于不同的频率和分辨率,形成了多分辨率的塔形结构,而相应的小波逆变换可以完成信号的精确重构。
SSD是一种单阶段目标检测算法,具有较快的检测速度和高效率。它通过在卷积神经网络的不同层次上进行目标检测,并利用多尺度特征图来检测不同大小的目标。SSD算法利用预定义的锚框生成候选框,并使用卷积神经网络进行分类和回归,最终确定每个候选框中是否包含目标,并进行精细调整。SSD在多个领域应用中展现了高准确率和较快速度的优势,能有效处理不同尺度和长宽比的目标。然而,SSD对小目标和密集目标的检测效果相对较差,并且需要根据不同数据集调整默认框的数量和大小。SSD由基础网络和多层特征图组成,其中基础网络可以使用已训练好的网络,如VGG,而多层特征图是对基础网络的多个层进行卷积和池化得到的。SSD通过生成不同尺度的锚框并对其进行分类和定位来得到候选框,并利用非极大值抑制进行筛选,得到最终的检测结果。
YOLOv5架构包括骨干网络、Neck网络和Head网络。骨干网络基于修改版的CSPDarknet,由一系列卷积层组成,用于从输入图像中提取特征。Neck网络是一系列卷积层,进一步处理来自骨干网络的特征图。Head网络负责检测物体并输出边界框和类别概率。
骨干网络通过串联操作和带有快捷连接的层来减少参数数量并提高计算效率。Neck网络由多个SPP(空间金字塔池化)模块组成,允许网络以多个尺度捕捉特征。SPP模块对特征图进行下采样和池化,并在不同的空间尺度上汇集特征,使网络能够处理不同尺度的物体。
Head网络由多个卷积层组成,后跟输出边界框和类别概率的最终层。网络使用预定义的锚点框在不同尺度和长宽比下进行边界框的预测。每个锚点框与一组类别概率相关联,用于确定在该框中检测到的物体的类别标签。
为了实现活猪识别系统,首先需要构建一个包含多种猪只图像的数据集。由于猪只的体型较大,且养殖环境复杂,收集数据存在一定的难度。因此,我们决定采用多种途径收集数据,包括从养殖场实地拍摄、网络搜索和公开数据集等。在收集数据的过程中,我们注重数据的多样性和质量,尽量涵盖不同品种、年龄、性别和健康状况的猪只,并考虑不同的光照条件和背景。为了进一步提高模型的泛化能力,我们采用了数据扩充技术,如旋转、缩放、平移、亮度调整等,对原始图像进行变换,生成更多的猪只图像。
数据扩充在深度学习中扮演着重要角色,它能够帮助模型更好地泛化到未见过的数据。在本课题中,我们采用了多种数据扩充方法来增加数据集的多样性和规模。例如,我们对猪只图像进行了旋转和缩放,以模拟不同角度和距离下的拍摄效果;同时,我们还对图像进行了平移和亮度调整,以模拟不同光照条件下的猪只外观变化。这些扩充操作有效地增强了模型的鲁棒性,使得活猪识别系统能够在各种实际场景中准确识别猪只。
本研究使用深度学习框架PyTorch搭建实验模型训练平台,操作系统为Ubuntu-18.04。训练过程中采用一块NVIDIA GeForce RTX-3060型GPU进行加速,该GPU具有12GB的显存,核心和计算能力完全满足实验的性能需求。Python版本为3.7.0,PyTorch版本为1.7.0,CUDA API版本为CUDA 9.0。
在进行实验模型训练之前,对包括训练样本数量、Epoch迭代总次数、激活函数等训练参数进行了分析和设定。其中,参数名为Batch size表示每个轮次训练中所选取的样本总量。通过设置合适的Batch size值,可以有效地利用GPU内存,提高训练效率。
目标检测模型的评价指标包括精确率、召回率和平均精度均值(mAP)。精确率衡量了模型在所有检测出的目标中正确目标所占的比例,召回率衡量了模型在所有真实目标中正确检测出的目标所占的比例。mAP是所有类别平均精度的平均值,反映了模型在各个类别上的检测性能。这些指标综合考虑了模型的准确性、召回率和整体性能,用于评估模型的检测能力和泛化能力
Epoch是指将训练集中的所有数据进行一次训练的过程。选择合适的Epoch值可以使测试集的错误率和训练集的错误率之差较小,以达到良好的泛化能力。如果测试集的错误率变化率很大,说明Epoch值过大,需要减小数据集的迭代次数,避免过拟合问题的发生。
相关代码示例:
def pig_recognition_model():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])
return model
# 加载数据集和标签
def load_dataset():
# 加载训练数据和标签
train_data = ... # 加载训练图像数据
train_labels = ... # 加载训练数据标签
# 加载测试数据和标签
test_data = ... # 加载测试图像数据
test_labels = ... # 加载测试数据标签
return train_data, train_labels, test_data, test_labels
# 训练模型
def train_model(model, train_data, train_labels):
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
# 评估模型
def evaluate_model(model, test_data, test_labels):
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
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文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
文章浏览阅读640次。基于芯片日益增长的问题,所以内核开发者们引入了新的方法,就是在内核中只保留函数,而数据则不包含,由用户(应用程序员)自己把数据按照规定的格式编写,并放在约定的地方,为了不占用过多的内存,还要求数据以根精简的方式编写。boot启动时,传参给内核,告诉内核设备树文件和kernel的位置,内核启动时根据地址去找到设备树文件,再利用专用的编译器去反编译dtb文件,将dtb还原成数据结构,以供驱动的函数去调用。firmware是三星的一个固件的设备信息,因为找不到固件,所以内核启动不成功。_exynos 4412 刷机
文章浏览阅读2w次,点赞24次,收藏42次。Linux系统配置jdkLinux学习教程,Linux入门教程(超详细)_linux配置jdk
文章浏览阅读3.3k次,点赞5次,收藏19次。xlabel('\delta');ylabel('AUC');具体符号的对照表参照下图:_matlab微米怎么输入
文章浏览阅读119次。顺序读写指的是按照文件中数据的顺序进行读取或写入。对于文本文件,可以使用fgets、fputs、fscanf、fprintf等函数进行顺序读写。在C语言中,对文件的操作通常涉及文件的打开、读写以及关闭。文件的打开使用fopen函数,而关闭则使用fclose函数。在C语言中,可以使用fread和fwrite函数进行二进制读写。 Biaoge 于2024-03-09 23:51发布 阅读量:7 ️文章类型:【 C语言程序设计 】在C语言中,用于打开文件的函数是____,用于关闭文件的函数是____。
文章浏览阅读3.4k次,点赞2次,收藏13次。跟随鼠标移动的粒子以grid(SOP)为partical(SOP)的资源模板,调整后连接【Geo组合+point spirit(MAT)】,在连接【feedback组合】适当调整。影响粒子动态的节点【metaball(SOP)+force(SOP)】添加mouse in(CHOP)鼠标位置到metaball的坐标,实现鼠标影响。..._touchdesigner怎么让一个模型跟着鼠标移动
文章浏览阅读178次。项目运行环境配置:Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:Springboot + mybatis + Maven +mysql5.7或8.0+html+css+js等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。_基于java技术的停车场管理系统实现与设计
文章浏览阅读3.5k次。前言对于MediaPlayer播放器的源码分析内容相对来说比较多,会从Java-&amp;gt;Jni-&amp;gt;C/C++慢慢分析,后面会慢慢更新。另外,博客只作为自己学习记录的一种方式,对于其他的不过多的评论。MediaPlayerDemopublic class MainActivity extends AppCompatActivity implements SurfaceHolder.Cal..._android多媒体播放源码分析 时序图
文章浏览阅读2.4k次,点赞41次,收藏13次。java 数据结构与算法 ——快速排序法_快速排序法