基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真

2024-01-31 12:20

本文主要是介绍基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

输入mp4格式的视频文件进行测试,视频格式为1080p@30.

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

...................................................
figure;
for i = 1:numFramesToReadiimg     = readFrame(reader); % 从视频流中读取当前帧[R,C,K] = size(img);KK1     = R/img_size(1);KK2     = C/img_size(2);tmps1   = [];tmps2   = [];I               = imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);bboxes2 = bboxes;scores2 = scores;if isempty(scores)==0%对检测结果做二次优化%step1:删除置信度多低的识别区域idx=[];idx=find(scores<=lvlscore);bboxes(idx,:)=[];scores(idx)  =[];%step2:通过距离矩阵算法,将接近的多个识别框合并为一个识别区域xx =  bboxes(:,1);yy =  bboxes(:,2);dist =[];for j1 = 1:length(xx)for j2 = j1+1:length(xx)dist(j1,j2) = sqrt((xx(j1)-xx(j2))^2 + (yy(j1)-yy(j2))^2);endendbboxes2 = bboxes;scores2 = scores;if isempty(dist)==0;%如果只有一只手,且只检测到一个,则dist为空,那么不处理if size(dist,1)==1 & size(dist,2)==2 %检测到2个目标if dist(2)<lvl%判断为1只手 bboxes2 = []; [scores2,II] = max(scores); bboxes2 = bboxes(II,:);else%判断为两只手bboxes2 = bboxes;scores2 = scores;endelse%通过kmeans聚类为两类idx = [];idx = kmeans(bboxes(:,1:2),2);i1  = find(idx==1);i2  = find(idx==2);[scoresa,IIa] = max(scores(i1)); [scoresb,IIb] = max(scores(i2));  bboxes2 = [bboxes(i1(IIa),:);bboxes(i2(IIb),:)];scores2 = [scoresa;scoresb];endend............................................................................imshow(I2, []);  % 显示带有检测结果的图像pause(1/60);
end
104

4.算法理论概述

          近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果,特别是在目标检测任务中。YOLO(You Only Look Once)系列算法作为其中的代表,以其高效和实时的性能受到广泛关注。YOLOv2,作为YOLO的改进版,通过一系列优化策略,进一步提升了检测精度和速度。

YOLOv2网络结构

       YOLOv2的网络结构主要由三部分组成:Darknet-19特征提取网络、多尺度预测和锚框(anchor boxes)机制。

Darknet-19

      Darknet-19是一个包含19个卷积层和5个最大池化层的深度卷积神经网络,用于从输入图像中提取特征。与VGG等网络相比,Darknet-19具有更少的计算量和更高的性能。

多尺度预测

       YOLOv2采用了多尺度预测策略,通过在不同尺度的特征图上进行检测,提高了对不同大小目标的检测能力。具体来说,网络将输入图像划分为SxS的网格,每个网格预测B个锚框,每个锚框预测目标的边界框(bounding box)、置信度(confidence score)和类别概率(class probabilities)。

锚框机制

        YOLOv2引入了锚框机制,通过预设一组不同大小和宽高比的锚框,使得网络更容易学习目标的形状。在训练过程中,网络通过计算锚框与真实边界框的交并比(IoU)来确定正样本和负样本,从而进行有监督的学习。

训练策略

       YOLOv2的训练策略包括多尺度训练、批量归一化、高分辨率分类器微调等。这些策略有助于提高网络的泛化能力和检测精度。

多尺度训练

      多尺度训练是指在网络训练过程中,不断改变输入图像的尺寸,使得网络能够适应不同大小的目标。这种策略有助于提高网络的鲁棒性和泛化能力。

批量归一化

      批量归一化是一种有效的正则化技术,通过在每个批量的数据上进行归一化处理,减少了网络对初始权重的敏感性,加速了网络的收敛速度。

高分辨率分类器微调

      YOLOv2首先在ImageNet数据集上预训练一个高分辨率的分类器,然后在检测任务上进行微调。这种策略使得网络能够更好地提取图像特征,从而提高检测精度。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

这篇关于基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/663760

相关文章

Java学习手册之Filter和Listener使用方法

《Java学习手册之Filter和Listener使用方法》:本文主要介绍Java学习手册之Filter和Listener使用方法的相关资料,Filter是一种拦截器,可以在请求到达Servl... 目录一、Filter(过滤器)1. Filter 的工作原理2. Filter 的配置与使用二、Listen

Python中__init__方法使用的深度解析

《Python中__init__方法使用的深度解析》在Python的面向对象编程(OOP)体系中,__init__方法如同建造房屋时的奠基仪式——它定义了对象诞生时的初始状态,下面我们就来深入了解下_... 目录一、__init__的基因图谱二、初始化过程的魔法时刻继承链中的初始化顺序self参数的奥秘默认

openCV中KNN算法的实现

《openCV中KNN算法的实现》KNN算法是一种简单且常用的分类算法,本文主要介绍了openCV中KNN算法的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录KNN算法流程使用OpenCV实现KNNOpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库,它提供了各

基于Python和MoviePy实现照片管理和视频合成工具

《基于Python和MoviePy实现照片管理和视频合成工具》在这篇博客中,我们将详细剖析一个基于Python的图形界面应用程序,该程序使用wxPython构建用户界面,并结合MoviePy、Pill... 目录引言项目概述代码结构分析1. 导入和依赖2. 主类:PhotoManager初始化方法:__in

springboot+dubbo实现时间轮算法

《springboot+dubbo实现时间轮算法》时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的算法,本文主要介绍了springboot+dubbo实现时间轮算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家... 目录前言一、参数说明二、具体实现1、HashedwheelTimer2、createWheel3、n

Linux系统配置NAT网络模式的详细步骤(附图文)

《Linux系统配置NAT网络模式的详细步骤(附图文)》本文详细指导如何在VMware环境下配置NAT网络模式,包括设置主机和虚拟机的IP地址、网关,以及针对Linux和Windows系统的具体步骤,... 目录一、配置NAT网络模式二、设置虚拟机交换机网关2.1 打开虚拟机2.2 管理员授权2.3 设置子

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器:探测开放端口2.简易 HTTP 服务器:10 秒搭个网页3.局域网游戏:多人联机对战4.

用js控制视频播放进度基本示例代码

《用js控制视频播放进度基本示例代码》写前端的时候,很多的时候是需要支持要网页视频播放的功能,下面这篇文章主要给大家介绍了关于用js控制视频播放进度的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可... 目录前言html部分:JavaScript部分:注意:总结前言在javascript中控制视频播放

SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析

《SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析》在现代微服务架构中,动态配置管理是一个关键需求,本文将为大家介绍SpringCloud中相关的注解@Re... 目录引言1. @RefreshScope 的作用与原理1.1 什么是 @RefreshScope1.

Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

《Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具》在当今数字媒体时代,视频内容的管理和标记变得越来越重要,无论是研究人员需要对实验视频进行时间点标记,还是个人用户希望对家庭视频进行... 目录引言1. 应用概述2. 技术栈分析2.1 核心库和模块2.2 wxpython作为GUI选择的优