m基于Yolov2深度学习网络的人体喝水行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面

简介: MATLAB 2022a中使用YOLOv2算法对avi视频进行人体喝水行为检测,结果显示成功检测到目标。该算法基于全卷积网络,通过特征提取、锚框和损失函数优化实现。程序首先打乱并分割数据集,利用预训练的ResNet-50和YOLOv2网络结构进行训练,最后保存模型。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

输入测试avi格式视频

1.png

结果如下:

2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

2.算法涉及理论知识概要
构建基于YOLOv2深度学习网络的人体喝水行为视频检测系统涉及多个关键技术环节,包括目标检测模型架构设计、特征提取、锚框机制、边界框预测及损失函数优化等。YOLOv2(You Only Look Once v2)是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人提出的实时目标检测框架,它具有高效、快速的特点,并且适用于人体喝水行为这类特定场景下的行为识别。

   YOLOv2采用全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCN)结构,整个过程包含特征提取、空间维度还原和预测输出三个阶段。YOLOv2的损失函数结合了分类误差和定位误差:

6.png

   针对人体喝水行为视频检测系统,首先会对YOLOv2模型进行定制化训练,使其能有效区分喝水行为与其他行为。这通常需要构建包含大量标注有人体喝水动作的视频帧数据集,模型通过学习这些样本,逐渐学会从复杂的背景和人体姿态中抽取出喝水这一特定行为的关键特征。

3.MATLAB核心程序
```sidx = randperm(size(FACES,1));% 打乱数据集索引
idx = floor(0.75 * length(sidx));% 将75%的数据用作训练集
train_data = FACES(sidx(1:idx),:);% 选取训练集
test_data = FACES(sidx(idx+1:end),:);% 选取测试集
% 图像大小
image_size = [224 224 3];
num_classes = size(FACES,2)-1;% 目标类别数量
anchor_boxes = [% 预定义的锚框大小
43 59
18 22
23 29
84 109
];
% 加载预训练的 ResNet-50 模型
load mat\Resnet50.mat

% 用于目标检测的特征层
featureLayer = 'activation_40_relu';
% 构建 YOLOv2 网络
lgraph = yolov2Layers(image_size,num_classes,anchor_boxes,Initial_nn,featureLayer);

options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', 8, ....
'InitialLearnRate',1e-4, ...
'MaxEpochs',200,...
'CheckpointPath', Folder, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ExecutionEnvironment', 'gpu');% 设置训练选项
% 训练 YOLOv2 目标检测器
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options);

save model.mat detector
```

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