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深度学习实现安全帽佩戴的检测

机器学习AI算法工程 • 9 月前 • 318 次点击  


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机器学习AI算法工程   公众号:datayx



01.   概述

对于图像识别,采用传统的算法(opencv的一些算法),判断形状、颜色等等,我们在实验室和办公场所做测试,效果还不错,和容易识别出来。一旦到了工业现场,图像完全不行,连人和车都识别不出来。在不同光线下不论采用什么颜色空间(RGB、HSV什么)都无法分离出合理的色彩,更不要提判断和检测了。有感于实际的现场环境,决定放弃传统的算法,拿起深度学习的工具,来搞定这个项目。



02.  数据准备

高大上的人工智能背后,一定是苦逼的数据准备,深度学习的模型,需要成千上万的训练和测试数据,这些数据的采集和整理,还有数据的清洗都是体力活啊。


当然,我还是没傻到一张张去拍照片。我通过现场的摄像头做了视频采集,然后拿到录像,做了一个代码从录像中找到人,再把人的上半部分处理一下,变成标准格式的图片。这样子,2-3天的录像就可以产生几十万张图片了,看来训练集的问题解决了。





采用SSD的算法(用于物体检测的深度学习主流算法之一)检测出图片中的人。



这样就可以建立自己的训练集:
train和test (带不带帽子的标注需要人工去做... 这个还是很苦逼)



03. 搭建模型

考虑到标准的图片只有128*128,特征不是很多,就动手搭建一个不算深的深度学习模型,采用卷积神经网络处理图形特征,搞过cnn的同学会觉得so easy。


这是个只有三层的卷积神经网络,我们就拿这个模型进行训练和学习吧。


04. 训练神经网络

深度学习的训练是极其需要强大的算力的,多亏我们的模型较小,另外我们还DIY了一台深度学习服务器,有了强大的GPU做运算。
经过了一晚上的训练,终于出了结果,数据上还不错,识别率竟然到了95%以上。


具体代码如下:





05. 结论

通过简单的cnn模型和一个小规模的数据集的训练,基本上达到了目标。
不过在实际测试用的识别率还是比较低,感觉还是无法直接用于生产环境。
没关系,下一步我们会采用成熟的模型vgg或resnet,在这个模型后端做修改,进行调优和训练,另外提高训练集的数量和进一步做数据清洗,已达到可以直接在生产环境上使用的目标。

原文地址  https://www.jianshu.com/p/2101f5e5e577



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