湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

目錄

1引言............................................................................................................................1

1.1項(xiàng)目背景.........................................................................................................1

1.2項(xiàng)目目標(biāo).........................................................................................................1

2相關(guān)技術(shù)與工具介紹................................................................................................2

2.1R-CNN概述....................................................................................................2

2.2目標(biāo)檢測技術(shù).................................................................................................2

2.3PyQt框架........................................................................................................4

2.4開發(fā)環(huán)境與工具.............................................................................................5

2.4.1Python簡介..........................................................................................5

2.4.2PyCharm簡介......................................................................................5

2.4.3第三方庫簡介.......................................................................................6

2.4.4PyTorch框架........................................................................................7

3方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)........................................................................................................8

3.1數(shù)據(jù)集收集與預(yù)處理.....................................................................................8

3.1.1數(shù)據(jù)集的獲取.......................................................................................8

3.1.2數(shù)據(jù)集預(yù)處理.......................................................................................9

3.2深度學(xué)習(xí)模型選擇與設(shè)計(jì).............................................................................9

3.2.1深度學(xué)習(xí)模型選擇...............................................................................9

3.2.2模型設(shè)計(jì).............................................................................................10

3.3模型的編譯與訓(xùn)練.......................................................................................12

3.4模型的評估與優(yōu)化.......................................................................................14

3.4.1模型的評估.........................................................................................14

3.4.2模型的優(yōu)化.........................................................................................14

3.5前端設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)...........................................................................................15

3.5.1系統(tǒng)前端設(shè)計(jì).....................................................................................15

3.5.2設(shè)計(jì)效果展示及分析.........................................................................15

4小結(jié)..........................................................................................................................16

I

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

參考資料.........................................................................................................................17

II

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

基于深度學(xué)習(xí)R-CNN模型的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)設(shè)

計(jì)

1引言

1.1項(xiàng)目背景

由于交通標(biāo)志在道路交通管理和駕駛安全中的重要性，交通標(biāo)志通過傳達(dá)

各種信息，向駕駛員提供指示和警告，幫助他們做出正確的決策和行駛安全。

然而，由于標(biāo)志的種類繁多、形狀、顏色和背景的差異性以及復(fù)雜的交通環(huán)境，

傳統(tǒng)的基于規(guī)則或手工特征的方法往往難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的交通標(biāo)志識別。深度學(xué)

習(xí)作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有強(qiáng)大的模式識別和特征提取能力，逐漸成為解

決圖像識別問題的重要技術(shù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識別設(shè)計(jì)利用深度神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)模型，通過大量標(biāo)注的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對交通標(biāo)志的自動識

別和分類。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于它能夠從原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)特征，而不需要

手動設(shè)計(jì)和提取特征。隨著計(jì)算硬件的不斷進(jìn)步和深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化，基于

深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識別在準(zhǔn)確性和效率方面取得了很大的突破。它能夠快速

處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，并在實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的場景下進(jìn)行高速識別。這使得基

于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識別在智能駕駛、交通管理和交通安全等領(lǐng)域具有廣闊

的應(yīng)用前景。

基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識別設(shè)計(jì)主要是為了提高交通標(biāo)志識別的準(zhǔn)確性、

魯棒性和效率，應(yīng)對復(fù)雜的交通環(huán)境和多樣化的交通標(biāo)志，以提升交通安全和

駕駛體驗(yàn)。

1.2項(xiàng)目目標(biāo)

基于深度學(xué)習(xí)模型的交通識別設(shè)計(jì)旨在設(shè)計(jì)一個(gè)能夠快速準(zhǔn)確地識別不同

類型交通標(biāo)志的系統(tǒng)，以提高道路交通管理的效率。結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺和人工智

能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對道路上各種類型交通標(biāo)志的準(zhǔn)確檢測和分類，為智能交通系統(tǒng)

的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。通過優(yōu)化模型訓(xùn)練和調(diào)整參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對交通標(biāo)志的高精度識

別，減少誤判率。將設(shè)計(jì)的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)集成到智能交通系統(tǒng)中，促進(jìn)智

能交通技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展。

本項(xiàng)目旨在為提升城市道路交通安全水平、改善交通管理效率、以及推動

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智能交通系統(tǒng)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。通過引入先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，我們期望設(shè)計(jì)

一個(gè)創(chuàng)新性的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)，為社會交通領(lǐng)域帶來更多可能性和機(jī)遇。

2相關(guān)技術(shù)與工具介紹

2.1R-CNN概述

R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetworks）是一種基于深度學(xué)

習(xí)的目標(biāo)檢測算法，提出于2015年由RossGirshick等人提出。它是R-CNN

系列模型的進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。

R-CNN的核心思想是將目標(biāo)檢測任務(wù)分為兩個(gè)階段：區(qū)域提取和區(qū)域分

類。它采用了兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模塊：RegionProposalNetwork（RPN）和FastR-CNN。

在R-CNN中，RPN負(fù)責(zé)生成候選的感興趣區(qū)域（RegionofInterest,

ROI），也就是可能包含目標(biāo)的區(qū)域。RPN通過滑動窗口的方式在輸入圖像上

提取各種尺度和寬高比的候選框，并為每個(gè)候選框輸出一個(gè)置信度得分。這些

候選框被作為潛在的目標(biāo)區(qū)域，用于后續(xù)的區(qū)域分類。

R-CNN則負(fù)責(zé)對RPN生成的候選框進(jìn)行分類和邊界框回歸。它通過將整

個(gè)圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取特征，并將RPN生成的候選框映射到特征

圖上。然后，通過ROIPooling操作將每個(gè)候選框?qū)?yīng)的特征區(qū)域轉(zhuǎn)換為固定

大小的特征向量。最后，這些特征向量經(jīng)過全連接層進(jìn)行分類和位置調(diào)整，得

到最終的目標(biāo)類別和位置。

R-CNN相對于之前的R-CNN系列模型的改進(jìn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。首先，

它引入了RPN網(wǎng)絡(luò)，用于快速而準(zhǔn)確地生成候選框，避免了耗時(shí)的選擇性搜

索過程；其次，它采用了共享特征提取網(wǎng)絡(luò)，使得特征提取的計(jì)算可以共享，

大大提高了檢測的速度。

總的來說，R-CNN通過引入RPN和共享特征提取網(wǎng)絡(luò)的方式，實(shí)現(xiàn)了更

快速、準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測，成為了目標(biāo)檢測領(lǐng)域的重要里程碑之一。

2.2目標(biāo)檢測技術(shù)

基于人工智能的目標(biāo)檢測技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一種關(guān)鍵的任務(wù)，旨在

從圖像或視頻中準(zhǔn)確地檢測和定位出感興趣的目標(biāo)物體。

基于傳統(tǒng)方法的目標(biāo)檢測主要基于計(jì)算機(jī)視覺中的圖像處理和特征工程技

術(shù)。例如，基于滑動窗口和圖像金字塔的方法，通過在不同位置和尺度上滑動

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窗口，使用手工設(shè)計(jì)的特征（如Haar特征、HOG特征等）進(jìn)行目標(biāo)檢測。然

后，利用分類器（如支持向量機(jī)、AdaBoost等）對每個(gè)窗口進(jìn)行分類。傳統(tǒng)

方法的局限在于對復(fù)雜場景和多尺度目標(biāo)的檢測效果較弱。

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的架構(gòu)。有幾種

主要的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法。

R-CNN系列：包括R-CNN（Region-basedConvolutionalNeural

Networks）、FastR-CNN、FasterR-CNN和MaskR-CNN等。這些方法利用深

度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過在圖像中提取候選區(qū)域，再對這些候選區(qū)域進(jìn)行分類和邊界

框回歸，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測。

SSD（SingleShotMultiBoxDetector）：SSD是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)

檢測算法，它采用了單階段的檢測策略，通過一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接在特征圖

上進(jìn)行多尺度目標(biāo)檢測。SSD具有高效、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，適用于實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測。

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列：包括YOLO、YOLOv2、YOLOv3

和YOLOv4等。YOLO系列是一種基于深度學(xué)習(xí)的單階段目標(biāo)檢測算法，其

特點(diǎn)是快速和端到端的檢測。YOLO將目標(biāo)檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為回歸問題，通過將

圖像劃分為網(wǎng)格，預(yù)測每個(gè)網(wǎng)格中的目標(biāo)類別和位置。

RetinaNet：RetinaNet是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，采用了特殊

的損失函數(shù)和特征金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。RetinaNet通過多級特征圖來檢測不同尺

度的目標(biāo)，并引入了FocalLoss來解決正負(fù)樣本不平衡問題，提高了對小目標(biāo)

的檢測能力。

CascadeR-CNN：CascadeR-CNN是一種級聯(lián)的目標(biāo)檢測方法，它通過級

聯(lián)多個(gè)檢測器，每個(gè)檢測器都在前一個(gè)檢測器的基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練和篩

選，從而提高了檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

為了解決多尺度目標(biāo)檢測的問題，一些方法使用了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)

（FeaturePyramidNetwork，F(xiàn)PN）或金字塔結(jié)構(gòu)來處理不同尺度的目標(biāo)。

基于注意力機(jī)制的目標(biāo)檢測可以幫助模型更加關(guān)注目標(biāo)區(qū)域，從而提高目

標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。一些方法引入了注意力機(jī)制，例如自注意力機(jī)制（Self-

Attention）和空間注意力機(jī)制（SpatialAttention）。

目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展使得計(jì)算機(jī)能夠自動地理解和識別圖像或視頻中的目

標(biāo)物體，具有廣泛的應(yīng)用，如智能監(jiān)控、自動駕駛、物體識別等。隨著深度學(xué)

習(xí)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測技術(shù)在準(zhǔn)確性和效率方面不斷提升，為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)

域帶來了巨大的進(jìn)步。

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2.3PyQt框架

PyQt是一個(gè)用于開發(fā)桌面應(yīng)用程序的Python綁定庫，它將Qt應(yīng)用程序

框架與Python語言結(jié)合在一起。Qt是一個(gè)跨平臺的C++應(yīng)用程序框架，用于

構(gòu)建圖形用戶界面（GUI）和其他應(yīng)用程序功能。

PyQt提供了一系列的模塊和類，用于創(chuàng)建各種GUI元素，例如窗口、對

話框、按鈕、文本框、列表框等。它提供了豐富的功能和靈活的開發(fā)方式，使

得開發(fā)者能夠輕松地構(gòu)建功能強(qiáng)大、美觀且具有良好用戶體驗(yàn)的應(yīng)用程序。以

下是PyQt框架的一些主要特點(diǎn)和模塊。

跨平臺支持：PyQt可以在多個(gè)操作系統(tǒng)上運(yùn)行，包括Windows、MacOS

和Linux等。

可視化設(shè)計(jì)工具：PyQt提供了QtDesigner，一個(gè)可視化的GUI設(shè)計(jì)工具，

用于快速創(chuàng)建和布局界面元素。

信號與槽機(jī)制：PyQt使用信號與槽機(jī)制來處理事件和響應(yīng)用戶交互。通

過連接對象的信號和槽，可以實(shí)現(xiàn)高效的事件處理。

多線程支持：PyQt提供了多線程的支持，使得開發(fā)者可以在應(yīng)用程序中

處理并發(fā)任務(wù)，提高應(yīng)用程序的效率和響應(yīng)速度。

數(shù)據(jù)庫訪問：PyQt提供了QtSQL模塊，支持與各種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互，如

SQLite、MySQL、PostgreSQL等。

繪圖和圖形處理：PyQt提供了Qt圖形模塊，用于繪制2D圖形、圖表和

圖像處理等功能。

網(wǎng)絡(luò)編程：PyQt可以使用Qt網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)編程，支持TCP、UDP、

HTTP等協(xié)議，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)傳輸。

其他功能模塊：PyQt還包括Qt打印模塊、Qt音頻和視頻模塊、QtWeb

模塊等，提供了更多的功能供開發(fā)者使用。

總之，PyQt框架是一個(gè)功能強(qiáng)大且靈活的GUI開發(fā)工具，通過它可以使

用Python語言構(gòu)建出各種跨平臺的桌面應(yīng)用程序。它具有豐富的功能模塊和

強(qiáng)大的可視化設(shè)計(jì)工具，使得開發(fā)者能夠快速構(gòu)建出具有良好用戶體驗(yàn)的應(yīng)用

程序。

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2.4開發(fā)環(huán)境與工具

2.4.1Python簡介

Python是一種高級、通用、解釋型的編程語言。它于1991年由Guidovan

Rossum創(chuàng)建，并于2008年發(fā)布了Python3的版本。Python以其簡潔、易讀

和易學(xué)的語法而聞名，被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人

工智能、Web開發(fā)等。

以下是Python的一些特點(diǎn)和優(yōu)勢：

1.簡潔易讀：Python的語法設(shè)計(jì)優(yōu)雅簡潔，使用空格縮進(jìn)作為代碼塊的

表示，提倡可讀性良好的代碼風(fēng)格，使得代碼易于閱讀和理解。

2.動態(tài)類型：Python是一種動態(tài)類型語言，無需顯式聲明變量類型，變

量的類型是根據(jù)賦值自動推斷的，這樣使得編碼更加靈活和簡便。

3.強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫：Python附帶了豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫，涵蓋了各種常用任務(wù)和

功能，如文件操作、網(wǎng)絡(luò)通信、圖像處理、文本處理等，這些庫能夠極大地提

高開發(fā)效率。

4.廣泛的第三方庫支持：Python擁有龐大而活躍的開源社區(qū)，產(chǎn)生了許

多優(yōu)秀的第三方庫和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、

PyTorch等，這些庫使得Python成為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的首選語言。

5.跨平臺性：Python是一種跨平臺的編程語言，可以運(yùn)行在多種操作系

統(tǒng)上，包括Windows、Linux、Mac等。

6.簡單易學(xué)：Python的語法簡單明了，學(xué)習(xí)曲線較為平緩，適合初學(xué)者

入門。同時(shí)，Python擁有豐富的學(xué)習(xí)資源和活躍的社區(qū)支持，使得學(xué)習(xí)和解決

問題更加便捷。

總的來說，Python是一種功能豐富、易學(xué)易用的編程語言，具有廣泛的應(yīng)

用領(lǐng)域和強(qiáng)大的社區(qū)支持。它適合各種編程任務(wù)，從簡單的腳本編寫到大規(guī)模

的軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)分析。

2.4.2PyCharm簡介

PyCharm是由JetBrains打造的一款PythonIDE。（IntegratedDevelopment

Environment，集成開發(fā)環(huán)境），帶有一整套可以幫助用戶在使用Python語言

開發(fā)時(shí)提高其效率的工具，比如調(diào)試、語法高亮、項(xiàng)目管理、代碼跳轉(zhuǎn)、智能

提示、自動完成、單元測試、版本控制。此外，該IDE提供了一些高級功能，

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以用于支持Django框架下的專業(yè)Web開發(fā)。

隨著版本的迭代，jetbrains在pycharm中內(nèi)置了更多的支持，從Django

到輕量化的flask到接地氣的pyramid再到結(jié)合最新特性的異步web框架

fastAPI，pycharm都能勝任。另外pycharm因?yàn)橥盗熊浖募映?/p>

（webstorm），所以在pycharm也可以直接進(jìn)行前端開發(fā)（支持bootstrap，

angular，react，加插件也可支持vue）。

此外pycharm還支持科學(xué)計(jì)算。在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，matlab一直都是獨(dú)占鰲

頭，但是python出現(xiàn)打破了這個(gè)局面，python具有的優(yōu)勢（眾多優(yōu)秀的第三

方庫（生態(tài)完整且強(qiáng)壯），較易學(xué)習(xí)，開源免費(fèi)，語法優(yōu)美）讓其在科學(xué)計(jì)算

領(lǐng)域也分得一杯羹，而作為pythonIDE中最強(qiáng)大的存在，pycharm也對科學(xué)計(jì)

算提供了完美的支持。

最后，jetbrain擁有豐富的插件市場，pycharm也能享受到這些豐富的插件，

安裝了這些插件你就能得到最好的開發(fā)體驗(yàn)。

2.4.3第三方庫簡介

CV2：cv2是一個(gè)用于計(jì)算機(jī)視覺（ComputerVision）任務(wù)的Python庫，

它基于OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）開發(fā)而來。cv2提供了

豐富的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺函數(shù)，可以用于圖像和視頻的讀取、顯示、處理、

分析以及模型訓(xùn)練和應(yīng)用。

requests：最友好的網(wǎng)絡(luò)爬蟲功能庫，非常簡潔，相比于urllib使用非常

容易，第三方庫都需要先安裝才能去使用。

NumPy是Python中最受歡迎的科學(xué)計(jì)算庫之一,主要用于處理大型數(shù)組和

矩陣運(yùn)算。NumPy還提供了許多有用的函數(shù)和工具，例如FFT、線性代數(shù)、

隨機(jī)數(shù)生成等。

pandas：數(shù)據(jù)分析并保存為csv文件，python數(shù)據(jù)分析高層次應(yīng)用庫，還

可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

matplotlib：繪圖庫，主要是偏向于二維繪圖包括折線圖、條形圖、扇形圖、

散點(diǎn)圖、直方圖等等。

Scikit-learn是一個(gè)廣泛使用的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫，提供了許多流行的機(jī)

器學(xué)習(xí)算法和模型，例如分類、回歸、聚類和降維等方法。Scikit-learn還包括

許多有用的工具，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇和模型評估等。

BeautifulSoup是一個(gè)用于解析HTML和XML文檔的Python庫，能夠幫

助我們輕松地從網(wǎng)頁中提取需要的信息。它支持各種不同的解析器，并且可以

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非常方便地遍歷和搜索文檔內(nèi)容。

2.4.4PyTorch框架

PyTorch是一個(gè)基于Python的開源深度學(xué)習(xí)框架，由Facebook'sAI

Research實(shí)驗(yàn)室開發(fā)和維護(hù)。它提供了豐富的工具和接口，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

以下是PyTorch框架的一些特點(diǎn)和概述：

1.動態(tài)圖機(jī)制：PyTorch采用動態(tài)圖機(jī)制，這意味著在模型構(gòu)建和訓(xùn)練過

程中可以直接使用Python的控制流語句，實(shí)現(xiàn)更靈活和動態(tài)的模型設(shè)計(jì)。這

使得模型調(diào)試和開發(fā)變得更加直觀和易于操作。

2.強(qiáng)大的自動求導(dǎo)功能：PyTorch提供了自動求導(dǎo)功能，可以自動計(jì)算張

量的導(dǎo)數(shù)，極大地簡化了梯度計(jì)算過程。通過使用自動求導(dǎo)，可以方便地實(shí)現(xiàn)

反向傳播算法，從而進(jìn)行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。

3.豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫：PyTorch提供了豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，包括各種常用

的層、損失函數(shù)和優(yōu)化器等。用戶可以直接使用這些庫來構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

模型，也可以通過PyTorch的模塊化設(shè)計(jì)來自定義自己的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

4.基于GPU的加速：PyTorch天然地支持GPU加速，可以利用GPU的

并行計(jì)算能力來加速模型訓(xùn)練和推理過程。通過將張量放置在GPU上，可以

實(shí)現(xiàn)高效的并行計(jì)算，提高模型的訓(xùn)練和推理速度。

5.多平臺支持：PyTorch支持多種操作系統(tǒng)，包括Windows、Linux和

macOS。同時(shí)，它也提供了移動端推理的支持，使得在移動設(shè)備上部署和運(yùn)行

深度學(xué)習(xí)模型變得更加便捷。

6.強(qiáng)大的社區(qū)支持：PyTorch擁有龐大而活躍的開源社區(qū)，提供了豐富的

教程、示例代碼和文檔資源。用戶可以通過社區(qū)獲取技術(shù)支持、分享經(jīng)驗(yàn)和參

與框架的發(fā)展，使得使用PyTorch更加便捷和高效。

總的來說，PyTorch是一個(gè)強(qiáng)大而靈活的深度學(xué)習(xí)框架，具有動態(tài)圖機(jī)制、

強(qiáng)大的自動求導(dǎo)功能和豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。它提供了簡單易用的API接口，使

得構(gòu)建、訓(xùn)練和推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型變得非常方便。通過PyTorch，用戶可以快

速迭代和實(shí)驗(yàn)不同的模型設(shè)計(jì)，并且能夠充分利用GPU的加速能力。

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3方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1數(shù)據(jù)集收集與預(yù)處理

3.1.1數(shù)據(jù)集的獲取

基于深度學(xué)習(xí)R-CNN模型的交通標(biāo)志識別設(shè)計(jì)中，對于數(shù)據(jù)集的選取，

采用了公共數(shù)據(jù)集GTSRB（GermanTrafficSignRecognitionBenchmark）數(shù)據(jù)

集。該數(shù)據(jù)集的地址如下:

https://benchmark.ini.rub.de/gtsrb_news.html

數(shù)據(jù)集的獲取頁面如下圖所示：

圖3-1數(shù)據(jù)集獲取頁面

GTSRB數(shù)據(jù)集包含來自德國公路交通的50種不同的交通標(biāo)志，總共有約

39,209個(gè)圖像樣本。這些標(biāo)志涵蓋了各種道路規(guī)則、警告和指示，如限速標(biāo)志、

禁止標(biāo)志、優(yōu)先權(quán)標(biāo)志等。

數(shù)據(jù)集中的圖像樣本以JPEG格式進(jìn)行存儲，并按照子文件夾的形式進(jìn)行

組織，每個(gè)子文件夾代表一個(gè)特定的標(biāo)志類別。每個(gè)圖像都標(biāo)有相應(yīng)的類別標(biāo)

簽，使得可以用于訓(xùn)練和測試交通標(biāo)志識別算法。

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3.1.2數(shù)據(jù)集預(yù)處理

在擬合R-CNN模型之前，需要對GTSRB數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。首先是數(shù)

據(jù)集的劃分，需要將整個(gè)GTSRB數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。通

常采用70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，15%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，剩余的15%的數(shù)據(jù)作

為測試集。然后對圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同圖像之間的亮度、對比度

和顏色差異?？梢允褂脠D像處理庫CV2來實(shí)現(xiàn)。然后將原始的類別標(biāo)簽轉(zhuǎn)換

為對應(yīng)的數(shù)字標(biāo)簽，方便模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。比如將交通標(biāo)志的類別編號從

文本標(biāo)簽（如"speed_limit"）轉(zhuǎn)換為數(shù)字標(biāo)簽（如0、1、2等）。為了增加數(shù)

據(jù)集的多樣性和魯棒性，可以對圖像進(jìn)行增強(qiáng)操作，如旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、翻

轉(zhuǎn)等操作。這有助于提高模型的泛化能力，下圖為數(shù)據(jù)預(yù)處理部分代碼:

圖3-2數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼

3.2深度學(xué)習(xí)模型選擇與設(shè)計(jì)

3.2.1深度學(xué)習(xí)模型選擇

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測中，常用到的模型有DenseNet、YOLO和R-

CNN。都是深度學(xué)習(xí)中常用的目標(biāo)檢測算法，用于在圖像中快速準(zhǔn)確地檢測和

定位目標(biāo)。

DenseNet（DenselyConnectedConvolutionalNetworks）：DenseNet是一種

密集連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它通過將每個(gè)層的輸出與后續(xù)層的輸入連接，

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使得網(wǎng)絡(luò)中的每一層都能直接訪問來自前面所有層的特征圖。這種密集連接的

設(shè)計(jì)可以有效地促進(jìn)信息流動，并緩解梯度消失問題，進(jìn)而提高模型的準(zhǔn)確性

和魯棒性。

YOLO（YouOnlyLookOnce）：YOLO是一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法，它將

目標(biāo)檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題。YOLO將圖像分為一定數(shù)量的網(wǎng)格，每個(gè)

網(wǎng)格負(fù)責(zé)預(yù)測包含在其內(nèi)部的目標(biāo)的類別和位置。相較于其他目標(biāo)檢測算法，

YOLO的優(yōu)勢在于速度快，能夠?qū)崟r(shí)地進(jìn)行目標(biāo)檢測，但可能對小目標(biāo)的檢測

效果相對較差。

R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetworks）：R-CNN是一種經(jīng)

典的目標(biāo)檢測算法。它通過選擇性搜索等方法生成候選區(qū)域，并對每個(gè)候選區(qū)

域進(jìn)行特征提取、分類和定位。R-CNN采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對候選區(qū)域進(jìn)行

特征提取，因此能夠更好地捕捉圖像中的上下文和細(xì)節(jié)信息，提高檢測準(zhǔn)確性。

在基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識別設(shè)計(jì)中選擇R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型作為基礎(chǔ)模

型的主要原因如下。

準(zhǔn)確性：R-CNN在目標(biāo)檢測任務(wù)中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性。通過使用卷積

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，并結(jié)合候選區(qū)域的分類和定位，R-CNN能夠精確地

定位和識別交通標(biāo)志。

多樣性的交通標(biāo)志：交通標(biāo)志種類繁多，形狀、顏色和背景差異性大。R-

CNN作為一種區(qū)域級別的目標(biāo)檢測算法，能夠適應(yīng)不同種類、形狀和尺寸的

交通標(biāo)志，具有較強(qiáng)的魯棒性。

豐富的上下文信息：R-CNN通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征能夠包含圖像

中的上下文信息，具有較好的語義理解能力。這對于交通標(biāo)志識別非常重要，

因?yàn)榻煌?biāo)志的含義通常與其周圍的環(huán)境和道路狀況有關(guān)。

可擴(kuò)展性：R-CNN的框架具有良好的擴(kuò)展性，可以通過改進(jìn)和調(diào)整網(wǎng)絡(luò)

結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提升交通標(biāo)志識別的性能。

綜上所述，R-CNN在交通標(biāo)志識別設(shè)計(jì)中的選擇是由于其較高的準(zhǔn)確性、

適應(yīng)性和豐富的上下文信息，以及良好的可擴(kuò)展性。這使得R-CNN成為交通

標(biāo)志識別領(lǐng)域常用的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法之一。

3.2.2模型設(shè)計(jì)

R-CNN主要由四個(gè)模塊組成。分別是特征提取部分，用一串卷積+pooling

從原圖中提取出featuremap；RPN部分，這部分是R-CNN全新提出的結(jié)構(gòu)，

作用是通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方式從featuremap中獲取目標(biāo)的大致位置；Proposal

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Layer部分：利用RPN獲得的大致位置，繼續(xù)訓(xùn)練，獲得更精確的位置；ROI

Pooling部分：利用前面獲取到的精確位置，從featuremap中摳出要用于分類

的目標(biāo)，并pooling成固定長度的數(shù)據(jù)。下圖為R-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):

圖3-3R-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

在構(gòu)建R-CNN中，需要完成下面四個(gè)部分。

1）Convlayers，特征提取網(wǎng)絡(luò)

輸入為一張圖片，輸出為一張圖片的特征，即featuremap。通過一組

conv+relu+pooling層提取圖像的featuremap，用于后續(xù)的RPN網(wǎng)絡(luò)和全連接

層。

2）RegionproposalNetwork，區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)

輸入為第一步中的featuremap，輸出為多個(gè)興趣區(qū)域（ROI）。輸出的每

個(gè)興趣區(qū)域具體表示為一個(gè)概率值（用于判斷anchor是前景還是背景）和四

個(gè)坐標(biāo)值，概率值表示該興趣區(qū)域有物體的概率，這個(gè)概率是通過softmax對

每個(gè)區(qū)域進(jìn)行二分類得到的；坐標(biāo)值是預(yù)測的物體的位置，在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)會用

這個(gè)坐標(biāo)與真實(shí)的坐標(biāo)進(jìn)行回歸使在測試時(shí)預(yù)測的物體位置更加準(zhǔn)確。

3）ROIpooling，興趣域池化

這一層以RPN網(wǎng)絡(luò)輸出的興趣區(qū)域和Convlayers輸出的featuremap為輸

入，將兩者進(jìn)行綜合后得到固定大小的區(qū)域特征圖（proposalfeaturemap）并

輸出到后面的全連接網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分類。

4）ClassificationandRegression，分類和回歸

輸入為上一層得到proposalfeaturemap，輸出為興趣區(qū)域中物體所屬的類

別以及物體在圖像中精確的位置。這一層通過softmax對圖像進(jìn)行分類，并通

過邊框回歸修正物體的精確位置。下圖為R-CNN的構(gòu)建代碼。

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圖3-4網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建代碼

3.3模型的編譯與訓(xùn)練

編譯R-CNN模型時(shí)需要定義損失函數(shù)和優(yōu)化器。對于目標(biāo)檢測任務(wù)，常

用的損失函數(shù)是邊界框回歸損失函數(shù)，而優(yōu)化器選擇SGD。還可以定義評估

指標(biāo)，如準(zhǔn)確率。通過調(diào)用編譯函數(shù)，將損失函數(shù)、優(yōu)化器和評估指標(biāo)與模型

結(jié)合起來。

圖3-5模型的編譯代碼

在每個(gè)訓(xùn)練迭代中，通過將圖像和目標(biāo)邊界框輸入模型，獲取預(yù)測結(jié)果

（類別和邊界框）。然后，計(jì)算損失函數(shù)并進(jìn)行反向傳播。訓(xùn)練代碼如下所示:

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圖3-6模型的訓(xùn)練代碼

在每個(gè)迭代中，使用優(yōu)化器更新模型的權(quán)重和參數(shù)。訓(xùn)練過程如下圖所示:

圖3-7模型訓(xùn)練過程

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3.4模型的評估與優(yōu)化

3.4.1模型的評估

根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果和真實(shí)標(biāo)簽之間的比較，計(jì)算不同的評估指標(biāo)來衡量

模型的性能?；谏疃葘W(xué)習(xí)的R-CNN模型對Accuracy指標(biāo)進(jìn)行模型的評估，

結(jié)果如下圖所示:

圖3-8模型評估

3.4.2模型的優(yōu)化

要優(yōu)化R-CNN模型的準(zhǔn)確率和性能，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化和改

進(jìn)。

對于數(shù)據(jù)集方面，可以通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)操作，可以擴(kuò)大數(shù)據(jù)集的

多樣性，提高模型的魯棒性?？梢試L試隨機(jī)裁剪、隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等操

作來生成更多的訓(xùn)練樣本。在訓(xùn)練過程中，可以使用適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率調(diào)度策略，

可以幫助模型更好地收斂?？梢試L試使用學(xué)習(xí)率衰減、學(xué)習(xí)率預(yù)熱、學(xué)習(xí)率余

弦退火等策略來調(diào)整學(xué)習(xí)率。

合適的權(quán)重初始化方式可以幫助模型更快地收斂和更好地泛化?？梢試L試

使用預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重初始化模型，并根據(jù)任務(wù)需求微調(diào)權(quán)重?？梢試L試調(diào)整R-

CNN模型的結(jié)構(gòu)，如增加或減少卷積層、調(diào)整特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的分辨率等。

通過在不同尺度的圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高模型對不同大小目標(biāo)的檢測能力。

可以在訓(xùn)練過程中隨機(jī)選擇輸入圖像的尺度或使用多尺度訓(xùn)練策略。

通過綜合考慮上述優(yōu)化方法，可以提高R-CNN模型的性能，使其更適應(yīng)

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具體的目標(biāo)檢測任務(wù)和數(shù)據(jù)集要求。需要根據(jù)具體情況和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和

優(yōu)化。

3.5前端設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.5.1系統(tǒng)前端設(shè)計(jì)

基于深度學(xué)習(xí)R-CNN模型的交通標(biāo)志識別方法設(shè)計(jì)在模型部署上選擇了

Flask框架，在該框架中部署已經(jīng)訓(xùn)練好的R-CNN模型，然后輸入交通標(biāo)志的

圖像，該系統(tǒng)包括了用戶的上傳和識別。前端界面如下圖所示: