目次
1. アルゴリズム操作レンダリングのプレビュー
2.アルゴリズム実行ソフトウェアバージョン
マットラボ2022a
3. いくつかのコアプログラム
................................................................................
load FRCNN.mat
In_layer_Size = [224 224 3];
imgPath = 'train/'; % 图像库路径
imgDir = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt = 0;
for i = 1:length(imgDir) % 遍历结构体就可以一一处理图片了
i
if mod(i,9)==1
figure
end
cnt = cnt+1;
subplot(3,3,cnt);
img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片
I = imresize(img,In_layer_Size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I);
[Vs,Is] = max(scores);
if isempty(bboxes)==0
I1 = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(Is,:),Vs);
else
I1 = I;
Vs = 0;
end
imshow(I1)
title(['检测置信度:',num2str(Vs)]);
if cnt==9
cnt=0;
end
end
In_layer_Size = [224 224 3];
imgPath = 'test/'; % 图像库路径
imgDir = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt = 0;
for i = 1:length(imgDir) % 遍历结构体就可以一一处理图片了
i
if mod(i,5)==1
figure
end
cnt = cnt+1;
subplot(1,5,cnt);
img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片
I = imresize(img,In_layer_Size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I);
[Vs,Is] = max(scores);
if isempty(bboxes)==0
I1 = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(Is,:),Vs);
else
I1 = I;
Vs = 0;
end
imshow(I1)
title(['检测置信度:',num2str(Vs)]);
if cnt==5
cnt=0;
end
end
00574. アルゴリズム理論の概要
火災検知は、建設、森林、さらには宇宙を含む多くの分野で重要なタスクです。近年、ディープラーニング ネットワークの画像認識と分類への応用が大きく進歩し、ディープラーニングに基づく火災検知アルゴリズムがますます一般的になってきています。以下では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づく火災検知アルゴリズムを詳しく紹介します。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、画像データの処理に特に適した深層学習ネットワークの一種です。CNN は、一連の畳み込み層、プーリング層、全結合層を通じて画像の特徴を抽出して識別します。火災検知では、CNN は画像から火災の特徴を学習して識別し、正確な火災検知を実行できます。
具体的には、CNN の火災検知アルゴリズムには通常、次のステップが含まれています。
- データ前処理: ニューラル ネットワークの処理を容易にするために、サイズ調整、正規化などの画像データを前処理します。
- 特徴抽出: CNN の最初の数層 (通常は畳み込み層とプーリング層) を通じて画像から低レベルから高レベルの特徴を抽出します。
- 火災の識別: 火災の識別は、CNN の後半の層 (通常は全結合層と出力層) を通じて抽出された特徴に基づいて実行されます。
CNN の数式には、主に畳み込み関数、プーリング関数、およびアクティベーション関数が含まれます。
- 畳み込み: Xi = f(Wi *X+bi )、Xi は畳み込みの結果、Wi は畳み込みカーネル、X は入力画像、bi はバイアス、f は活性化関数。
- プーリング: 一般に、最大プーリングまたは平均プーリングは、入力画像の一部を単一の値にマッピングするために使用されます。
- 活性化関数：ReLU（Rectified Linear Unit）など、非線形性を導入し、ニューラルネットワークの表現能力を高めるために使用されます。
アルゴリズム処理
- データの準備: 大量の火災および非火災の画像データを収集し、画像にラベルを付けて、データをトレーニング セット、検証セット、テスト セットに分割します。
- モデルの構築: 複数の畳み込み層、プーリング層、全結合層などを含む CNN モデルを構築します。
- モデルのトレーニング: トレーニング セットを使用してモデルをトレーニングし、バックプロパゲーション アルゴリズムを通じてモデルのパラメーターを調整して、予測誤差を最小限に抑えます。
- モデルの検証: 検証セットを使用してトレーニングされたモデルを検証し、モデルのパラメーターを調整してパフォーマンスを向上させます。
- モデルのテスト: テスト セットを使用してモデルのパフォーマンスを評価し、精度、再現率、F1 スコア、およびモデルのその他の指標を計算します。
- モデルの適用: トレーニングされたモデルを実際の火災検知タスクに適用し、監視システムに統合したり、衛星やドローンなどによってキャプチャされた画像の分析に使用したりできます。
長所と短所
深層学習に基づく火災検知アルゴリズムには次の利点があります。
- 火災の特徴を自動的に学習して識別できるため、火災検知の精度と効率が大幅に向上します。
- 夜間、濃い煙、オクルージョンなどの複雑なシーンや環境に対応できます。
- マルチアングル、多視点の画像データを扱うことができます。
しかし、いくつかの欠点もあります。
- トレーニングと検証には、大量の注釈付きデータが必要です。
- ハードウェア機器の要件は比較的高く、計算には高性能の GPU または TPU が必要です。
- 一部の特殊なシナリオ (極寒、極暑など) ではパフォーマンスが影響を受ける可能性があります。
一般に、深層学習に基づく火災検知アルゴリズムは多くの分野で広く使用されており、優れた性能を示しています。ディープラーニング技術の継続的な開発により、このアルゴリズムは将来的にさらに最適化および改善されると考えられています。
5. アルゴリズム完全プログラムエンジニアリング
おおおお
ああ
○