基于YOLO v3的城市道路车辆检测系统_车流量统计模块

简述版本

1. 简单介绍下你的大创—基于YOLO v3的城市道路车辆检测系统。
   感谢老师的提问，学生参与的这个项目主要作用于城市道路车流量的统计，在识别车辆目标的基础上，通过比较相邻帧之间的车辆坐标位置来完成车辆计数。
   首先是通过搭建该算法的初始模型，并融入相邻帧中心匹配策略， 通过调参完成对算法的改进和优化。
   然后从网上搜集相关的车辆图片，使用labelImage标注工具来标注车辆目标做成数据集，应用到 yolov3 模型中进行图片训练，取训练最优模型，进行测试。
   并最终部署到新大陆开发板进行演示。
2. 大创的创新点是什么？详细说下相邻帧中心匹配策略。
   最大的创新点是合理的统计模型。采用的相邻帧中心匹配的策略，我们首先通过质心与标线之间的距离运算，然后再加入相邻帧间的运算判定，这样可以有效避免漏计、多计、错计等问题。
   相邻帧中心匹配策略也就是指：
   首先由yolov3得到所有检测车辆目标及其坐标位置， 并利用重心机制来获取车辆的中心。
   我们事先将坐标存入MYSQL数据库，然后在第二帧检测时，如果重心满足存储条件，那就遍历数据库中所有数据，并判断重心相近的数据，不需要计数，否则计数加一。
   最后清空表中所有车辆数据，再存入当前帧满足条件的车辆信息，为下一帧检测做准备。重复操作，直至统计完成。
3. 什么叫端到端的 yolo v3检测算法？
   指在训练时直接输入数据集不需要手工处理数据，全都封装在网络模型中。
   测试时，输入图像直接得到检测结果，相当于黑箱操作。
4. 具体讲讲你是如何在opencv 中按照帧率的方法提取图像的。
   调用库函数：import cv2 as cv import os.path 调了cv2库和numpy库等。
   帧数间隔用while()来循环操作，帧率用cap.get()来获取。
   文件夹video存放视频，video存放截取的图片,OpenCV videocapture来读取视频帧率获取摄像头数据cv2.videocapture("...");
5. 图像之间的距离你是如何来匹配的？
   通过欧式距离来匹配图像的：d(x,y)=sqrt((x1-y1)*(x1-y1)+(x2-y2)*(x2-y2))

省级大创

1. 项目背景：基于视频分析的智能交通检测系统。
   结合现有技术，使用深度学习卷积神经网络的目标检测技术中常用的yolov3算法，首先通过搭建该算法初始模型，并融入相邻帧中心匹配策略，完成对算法的改进和优化。然后从网上搜集相关的车辆图片，标注车辆目标做成数据集，应用到yolov3模型中进行图片训练，取训练最优模型，进行测试。最后部署到新大陆开发板进行演示。
2. 项目创新点与特色：
   （1）智能检测预警引擎。 将深度学习技术融入到智慧交通建设中去，无需人为设定具体特征，只需进行多图训练，通过逐层迭代即可智能捕获车辆的特征信息。然后根据真实的路况情景信息进行恰当的推理，就可以使得交通管理方式由传统的静态被动模式，升级为以情景信息为依据的动态主动模式。
   （2）优异的自更新机制。通过卷积神经网络模型训练样本，在使用的过程中可以实现训练模型的自更新，从而进一步提高识别的正确率。
   （3）稳定的识别准确率。采用差分隐私保护卷积神经网络模型，选取多种参数组合，通过超参数调优确定模型参数，提高算法精确度，降低差分隐私噪声扰动对诊断结果正确率的影响。
   （4）合理的统计模型。通过质心与标线之间的距离运算，再加入相邻帧间的运算判定，有效避免漏计、多计、错计等问题。

参数调优的目标通常是最小化泛化误差（generalization error），也可以根据具体任务自定义其他优化目标。泛化误差是指预测未知样本得到的误差，通常由验证集得到，调优的方法如网格搜索（grid search）、随机搜索（random search）、贝叶斯优化（bayesian optimization），是比较常用的算法，其他算法如基于梯度的优化（gradient-based optimization）、受启发于生物学的进化算法（evolution strategy）等。
差分隐私根据噪声扰动使用的方式和位置来进行分类：
输入扰动：噪声被加入训练数据。
目标扰动：噪声被加入学习算法的目标函数。
算法扰动：噪声被加入中间值，例如迭代算法中的梯度。
输出扰动：噪声被加入训练后的输出参数。

数据见下表：
| 姓名 | 薪水 |
|-王二-|-5000-|
|-张三-|-6000-|
|-李四-|-7000-|
Python代码的具体实现如下：
import numpy as np # 导入numpy库

def get_noisy_digit(value, epsilon):

# 符合普拉斯分布的噪声

# 数学公式无需完全理解

u = np.random.random() - 0.5

noisy_digit = 0.0 - value/epsilon*np.sign(u)*np.log(1.0-2*np.abs(u))

return np.rint(noisy_digit)

if __name__ == '__main__':

company_salary = {'王二':5000,'张三':6000,'李四':7000} # 真实的人力资源数据

noisy_salary = company_salary.copy() # 新建的人力资源数据

value = 3000 # 薪水最大差距3000

epsilon = 4 # 隐私保护预算，值越小泄露风险越小，噪声越大

for i in company_salary:

noisy_salary[i] = (noisy_salary[i] + get_noisy_digit(value, epsilon)) # 逐个加噪声

print('真实的数据如下:{}'.format(company_salary))

print('差分隐私后的数据如下：{}'.format(noisy_salary))

运行代码后，得到结果如下：

真实的数据如下:{'王二': 5000, '张三': 6000, '李四': 7000}

差分隐私后的数据如下：{'王二': 6052.0, '张三': 6306.0, '李四': 7188.0}

可以看到，薪水数据经过差分隐私技术处理，发生了明显变化，从而有效的保护了薪水隐私。
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3. 项目研究过程
   本系统的工作流程如下图1所示。为实现该系统的检测模型，本项目运用tensorflow库和keras库进行yolov3神经网络模型搭建，通过python3.6进行编译和测试，并在pycharm开发工具上完成代码编写和系统开发。研究的内容主要包括两大模块：车辆检测模块和车流量统计模块。
   Keras 是第一个被添加到 TensorFlow 核心中的高级别框架，成为 TensorFlow 的默认 API。
   简单来说，Keras就是一个包含各种各样深度学习模型并且方便调用的库，通过接口你便可以构造想要的模型，这也就是定义中高层次的意思：你不需要去深入了解怎么实现，只需要去调用即可。同样，高度封装也就意味着灵活性欠缺，你没法像使用TensorFlow那样深入底层，去修改调整甚至创造属于自己的模型。
   
   图1 车辆检测系统工作流程图
   3.1 车辆检测模块
   3.1.1 数据集采集
   本项目采用的数据集都来源于交通网站，为了提高检测的正确率，所选取的图片都是在相同背景下的训练图。通过python爬虫的方式，**使用request库进行网络请求，**再用xpath结构解析请求网页数据，获取图片的URL，最后请求图片的URL并将图片下载到本地。如图2所示为收集到的车辆数据集。
   python爬虫可从网站某一个页面(通常是首页)开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
   1、发起请求
   使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request
   Request包含：请求头、请求体等
   Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码
   2、获取响应内容
   如果服务器能正常响应，则会得到一个Response
   Response包含：html，json，图片，视频等
   3、解析内容
   解析html数据：正则表达式(RE模块)，第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等
   解析json数据：json模块
   解析二进制数据:以wb的方式写入文件
   4、保存数据
   数据库(MySQL，Mongdb、Redis)、文件
   
   图2 车辆数据集

3.1.2 数据集标注
使用labelImage标注工具，将车辆图片中包含车辆目标的部分进行人工标注，标注流程如图3所示。

图3 标注流程图
图片中若存在车辆目标，则用矩形框框出，并命名为car，如果没有车辆目标，则继续处理下一张图片，标注效果如图4所示。完成标注后，最终生成xml文件，存储矩形框位置坐标和类别信息，并保存在指定路径中，便于后期调用到模型中。

图4 标注图片效果图

3.1.3 模型训练
调整yolov3模型中的参数设置，将输入层中训练集图片设置为416x416尺寸，卷积层获取权重计算图像特征，通过前向传播输出结果值，与标注值进行误差比较，再进行反向传播调整权重大小，循环往复，直到误差值小于设定的阈值，找出训练最优的输出模型。
3.1.4车辆目标检测
使用训练好的最优检测模型，利用opencv图像处理库从车辆视频中截取得到一帧图像，作为检测数据的来源，使用模型分析图像中是否含有车辆，如果有，就会用矩形框框出其中的车辆.并得到车辆在图像中的坐标。如果没有车辆目标，则再次检测一帧视频图像。如图5所示为检测到车辆目标的效果图。

图5 检测车辆效果图

3.2 车流量统计模块
实现基于计算机视觉的车流量统计，目前主要采用的方法包括虚拟检测线法、虚拟检测线圈法、基于目标跟踪的车辆计数法等。为满足对检测准确度和精确度的要求，本项目结合这三种方法，在原来yolov3模型的基础上，融入相邻帧匹配策略，进行算法的优化，用于车流量统计。通过在道路上设置检测区域，在识别车辆目标的基础上，通过比较相邻帧之间的车辆坐标位置，从而完成车辆的计数。
3.2.1 相邻帧统计车辆
将相邻帧中心匹配策略和yolov3目标检测相融合，在实现车辆检测的同时，对统计区域进行计数，首先由yolov3得到所有检测车辆目标及其坐标位置，利用重心机制获取车辆的中心，与待统计区域的上界相比较能够减少了存入的次数，当车辆进入统计区时，将坐标存入MYSQL数据库，第二帧检测时，重心满足存储条件时，遍历数据库中所有数据，判断重心相近的数据，不需要计数，否则计数加一。清空表中所有车辆数据，再存入当前帧满足条件的车辆信息，为下一帧检测做准备。重复操作，直至统计完成。通过这样的方式，能够避免车辆数目的错误统计。测试结果表明，增加匹配基准的判定可以有效提高计数结果的准确率。相邻帧统计处理的效果如图6所示。

图6 相邻帧统计效果图

3.2.2 数据库存储车流量数据
利用数据库sql语言的insert语句,进行数据的存储。当检测完成后,系统调用代码中的存储函数,将统计的数据写入数据库,便于后期监管人员及时了解当前车流量的情况。数据库存储详情如图7所示。

图7 数据库存储数据详情

4. 研究成果展示
   本文的研究成果主要是在实现车辆目标的定位检测的同时，能够实现车流量统计的功能，最后将该项目部署到新大陆开发板上。具体的效果如图8所示，主要是使用网线连接开发板和路由器，在配置好两者ip地址在同一网段后，利用xshell工具连接开发板，通过pycharm中自带的文件传输工具，设定telent协议，将视频检测文件传送到新大陆开发板对应的文件目录中，在客户端运行程序，从而实现服务端和客户端之间的交互，实现最终的效果演示。
   
   图8 演示效果图

5.项目总结与展望
本项目主要研究了在固定场景下，通过交通视频对交通路况信息进行分析，涉及的内容主要包含数据处理、车辆目标检测和车流量统计等方面。最终实现了视频中车辆的统计与分析，具体内容包括：
（1）采用端到端的yolov3检测算法，实现交通道路场景下的目标定位和类型识别。
（2）利用opencv中按照帧率的方法提取图像，有效解决重复计数问题。
（3）将相邻帧中心匹配策略与yolov3模型相结合，通过相邻匹配的方法有效改善重复检测的问题。
（4）融入数据库存储技术，将统计的结果存入数据库中，便于后续进行数据的分析和预测。

鉴于团队成员能力有限，考虑问题不够全面、细致，其中还有许多地方还有更多的提升空间，如：
（1）系统未进行车辆的细致分类，如：大型车、小型车、非机动车等。
（2）检测场景比较固定，不能够应用于太复杂的路况。
（3）对天气、光影等外界因素欠缺考虑，使得结果难免会出现些许偏差。