基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统

1. 文档说明

本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档,该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档,并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。

2. 运行环境说明

2.1 硬件配置

设备硬件配置及其参数规格:

配置名称 参数规格
中央处理器CPU Intel® Core™ i5-7300HQ CPU @2.50GHz
图形处理器GPU GeForce GTX 1050Ti(4.0GB DDR5 768 CUDA)
机带RAM 16.0 GB (15.9 GB可用) DDR4

2.2 软件配置

程序运行所需软件及其版本信息:

软件名称 版本信息
操作系统 Windows10 64位操作系统,基于x64的处理器
集成开发环境 Visual Studio Code v1.56.2
Visual Studio Code插件 Code Runner v0.11.4
数据库 MySQL 5.7.33-log MySQL Community Server (GPL)
编程语言 Python 3.7.6
CUDA版本 cuda_11.1.0_456.43_win10
cuDNN版本 cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.5.39
机器学习库 Pytorch 1.7.1

2.3 程序依赖库

程序运行所依赖库及其版本信息(见程序主目录下requirements.txt文件):

依赖库名称 版本信息
wandb 0.10.28
seaborn 0.11.1
torchvision 0.8.2
requests 2.22.0
opencv_python 4.5.1.48
torch 1.7.1
thop 0.0.31.post2005241907
matplotlib 3.3.3
Flask 1.1.1
Flask_SocketIO 5.0.1
PyMySQL 1.0.2
scipy 1.4.1
numpy 1.19.3
pandas 1.0.1
coremltools 4.0
tqdm 4.42.1
onnx 1.8.1
easydict 1.9
ipdb 0.13.7
motmetrics 1.2.0
pafy 0.5.5
Pillow 8.2.0
PyYAML 5.4.1

3. 基本环境配置

请确保设备使用系统为Windows10 64位操作系统再进行以下操作。若为其他操作系统请自行下载软件对应版本。

3.1 软件安装

3.1.1 集成开发环境安装与配置

(1)程序所使用的集成开发环境为Visual Studio Code,具体版本不作要求,下载最新版本即可。

(2)安装Code Runner插件,具体版本不作要求,下载最新版本即可。

3.1.2 数据库安装与配置

(1)程序所使用的数据库为MySQL,请下载v5.7版本非v8.0版本。

(2)配置root用户密码为123456

具体操作参考链接

3.1.3 编程语言安装

(1)程序所使用的编程语言为Python,下载并按照Anaconda,请下载64位Python v3.7版本。

3.1.4 CUDA和cuDNN安装与配置

(1)设备图形处理器GPU为GeForce GTX 1050Ti(4.0GB DDR5 768 CUDA),请根据设备具体图形处理器GPU下载对应CUDA,请下载v11.1.0版本

(2)下载CUDA对应版本的cuDNN,CUDA v11.1.0对应cuDNN版本为v8.0.5

(3)修改系统环境变量

具体安装过程参考链接

(4)验证安装

通过执行以下命令验证安装是否成功

nvcc -V

3.1.5 机器学习库安装

(1)程序所使用的机器学习库为Pytorch,请下载对应CUDA 11.1的版本。

(2)验证安装

通过执行以下命令验证安装是否成功

python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

3.2 依赖库安装

通过执行以下命令对程序依赖库进行安装

pip install -r requirements.txt

4. 运行程序

在运行程序前需要执行如下操作:

(1)利用MySQL导入程序主目录下database文件夹下的eb_helmet.sql数据库文件

(2)在webcam数据表下填入相应信息:

字段名 类型 含义
device varchar(10) 监控视频设备名
longitude float(9,6) 监控视频所处地理位置的经度
latitude float(9,6) 监控视频所处地理位置的纬度
source varchar(100) 监控视频RTSP地址

设置完成后执行程序主目录下的app.py即可运行程序,在浏览器中输入127.0.0.1:8000即可显示系统界面

在D:/#Data/Detect/目录下可见到截取下来的电动自行车驾驶员JPG格式图片,若要修改图片存储路径或图片格式,修改程序主目录下的app.py第18、19行代码即可

资源下载地

https://download.csdn.net/download/MuRanstr/89046755

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第23天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动技术创新的核心动力。特别是在图像识别领域,深度学习模型已经展现出了超越传统算法的性能。本文聚焦于深度学习在自动驾驶系统中的应用,探讨其如何通过精确的图像识别提升车辆的环境感知能力。我们将介绍卷积神经网络(CNN)在处理车载摄像头数据中的关键作用,分析不同网络架构对识别效果的影响,并讨论集成多种传感器数据以增强系统鲁棒性的策略。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第23天】 在本文中,我们将深入探讨深度学习技术在图像识别领域的最新进展及其在自动驾驶系统中的实际应用。随着卷积神经网络(CNN)和其他先进机器学习模型的发展,图像识别技术已达到新的高度,为自动驾驶车辆提供了更为精确和可靠的视觉感知能力。文章将首先回顾深度学习的基本原理和关键技术,然后分析当前自动驾驶领域所面临的挑战,并展示如何通过深度学习解决这些问题。此外,我们还将讨论数据增强、模型融合等策略在提升模型泛化能力方面的作用。最后,文章将总结深度学习在自动驾驶中的潜在影响,以及未来的研究方向。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真
该内容是一个关于基于YOLOv2的鱼眼镜头人员检测算法的介绍。展示了算法运行的三张效果图,使用的是matlab2022a软件。YOLOv2模型结合鱼眼镜头畸变校正技术,对鱼眼图像中的人员进行准确检测。算法流程包括图像预处理、网络前向传播、边界框预测与分类及后处理。核心程序段加载预训练的YOLOv2检测器,遍历并处理图像,检测到的目标用矩形标注显示。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
基于深度学习的自然语言处理技术在智能问答系统中的应用
随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)已成为连接人类与机器的桥梁。本文深入探讨了深度学习在自然语言处理领域中的应用,尤其是其在构建智能问答系统中的作用。通过对现有技术的剖析与最新研究成果的整合,文章展示了如何利用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制等深度学习模型来提高问答系统的理解能力和响应质量。本研究不仅关注模型的架构创新,也着重于数据处理、模型训练和优化策略等实践细节,力求为读者提供一个全面而深刻的技术视角。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第21天】 随着人工智能技术的迅猛发展,特别是深度学习在图像处理和识别领域的突破性进展,自动驾驶汽车逐渐成为现实。本文旨在探讨深度学习算法在自动车辆图像识别系统中的应用及其对提高驾驶安全性和效率的影响。首先,介绍了卷积神经网络(CNN)在车辆环境感知中的关键作用;其次,分析了不同深度学习模型在处理复杂交通场景下的性能表现;最后,讨论了目前面临的挑战以及未来发展趋势。通过实验数据和案例分析,验证了深度学习技术在提升自动驾驶系统准确性和可靠性方面的潜力。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第20天】 本技术文章探讨了利用深度学习算法进行图像识别在自动驾驶系统中的应用。首先介绍了深度学习在图像处理中的关键作用,然后详细阐述了卷积神经网络(CNN)的结构和工作原理,以及如何通过训练和优化模型来提高图像识别的准确性。接着,文章分析了自动驾驶系统中的环境感知、物体检测和分类任务,并展示了深度学习模型如何被集成到自动驾驶车辆中以实现实时决策。最后,讨论了当前面临的挑战和未来的研究方向。本文旨在为自动驾驶技术研究者和开发人员提供对深度学习在图像识别方面应用的深入理解。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第20天】 随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在图像处理领域的广泛应用,自动驾驶汽车逐渐成为现实。本文旨在探讨一种基于深度学习的图像识别技术,该技术能够有效提升自动驾驶系统的环境感知能力。通过构建一个多层次的卷积神经网络(CNN),我们能够实现对道路场景中多种元素的精确识别,包括行人、车辆以及交通标志等。文中详细介绍了网络架构的设计、训练过程以及优化策略,并分析了模型在实车测试中的表现。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第20天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动技术创新的关键力量之一。特别是在图像识别领域,深度学习模型已经展示了超越传统算法的性能,为多个行业带来了革命性的变化。本文将探讨深度学习在自动驾驶系统中图像识别的应用,重点分析卷积神经网络(CNN)的结构、训练过程以及如何通过数据增强和迁移学习提升模型性能。此外,文章还将讨论深度学习在实时环境感知、决策制定以及安全性保障等方面的挑战和未来发展趋势。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第20天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在图像处理领域取得了显著成就,尤其在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术如何优化自动驾驶车辆的环境感知能力,提高决策系统的精确度与反应速度。文中将首先概述自动驾驶技术的基本原理和关键技术要求,其次详细介绍深度学习在图像识别中的核心算法及其优势,然后分析该技术在实际自动驾驶系统中的应用案例,并讨论当前面临的主要挑战及未来发展趋势。通过综合评估,本文意在为自动驾驶领域的研究者和工程师提供深入的技术见解和实践指导。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【5月更文挑战第20天】 随着人工智能技术的飞速发展,特别是深度学习在图像处理领域的突破性进展,自动驾驶汽车逐渐成为现实。本文主要探讨了深度学习技术在图像识别中的关键作用以及其在自动驾驶系统中的具体应用。通过对卷积神经网络(CNN)等深度学习模型的研究,分析了这些模型如何提升车辆对周围环境的感知能力,实现实时准确的道路标识、行人和其他车辆检测。文章还讨论了当前技术面临的挑战和未来的发展方向。