深度學習案例實戰(zhàn) 課件 遛狗牽繩智能識別

遛狗牽繩智能識別提高公共安全與監(jiān)管效率目錄01

業(yè)務(wù)問題與目標02

數(shù)據(jù)準備03

數(shù)據(jù)增強與預處理04

深度學習模型選擇與訓練05

模型推理與應(yīng)用06

結(jié)果與優(yōu)化01業(yè)務(wù)問題與目標問題背景分析遛狗不牽繩現(xiàn)象在多個地區(qū)，遛狗不牽繩的行為普遍存在，這不僅違反了相關(guān)法律法規(guī)，還可能對公共安全和社區(qū)秩序造成影響。法律法規(guī)的違反遛狗不牽繩的行為直接違反了相關(guān)的法律法規(guī)，這些規(guī)定旨在保障公眾的安全，維護良好的社區(qū)環(huán)境。自動化識別系統(tǒng)的需求為了有效監(jiān)管遛狗行為，減少不牽繩的現(xiàn)象，需要一個能夠自動化識別此類行為的系統(tǒng)，以提高監(jiān)管效率和效果。123智能檢測系統(tǒng)目標智能檢測系統(tǒng)通過自動化識別遛狗是否牽繩，顯著提高了物業(yè)及城市管理部門的工作效率，減少了人力物力的投入，使得監(jiān)管更為高效和精準。提升監(jiān)管效率系統(tǒng)通過確保遛狗者遵守牽繩規(guī)定，有效避免了因狗只自由行動可能引發(fā)的安全事故，有助于維持社區(qū)和城市的公共秩序，保障居民的安全感。維護公共秩序智能檢測系統(tǒng)能夠及時識別并提醒未牽繩的遛狗行為，預防可能發(fā)生的狗只傷人或交通事故，從而在提高監(jiān)管效率的同時，也極大增強了公共區(qū)域的安全。保障安全02數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)采集方式現(xiàn)場拍攝采集

現(xiàn)場拍攝采集是通過實地訪問，使用攝影設(shè)備直接對目標場景或?qū)ο筮M行圖像捕捉的過程。這種方式能夠獲得最原始、最真實的數(shù)據(jù)，適用于需求高質(zhì)量圖像的應(yīng)用場景。網(wǎng)絡(luò)爬取技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)爬取技術(shù)通過編寫或使用特定的程序，自動從互聯(lián)網(wǎng)上搜集信息。這種數(shù)據(jù)采集方式能夠快速獲取大量信息，但需注意版權(quán)和法律倫理問題，確保采集過程合法合規(guī)。視頻中提取圖片

從視頻中提取圖片是一種將視頻幀轉(zhuǎn)換為圖片的技術(shù)，通過這種方式可以獲得視頻中的特定畫面。此方法適合于需要分析視頻內(nèi)容，如運動分析、表情識別等研究與應(yīng)用。數(shù)據(jù)預處理流程

數(shù)據(jù)清洗與篩選

在數(shù)據(jù)預處理階段，首要任務(wù)是清除質(zhì)量差和內(nèi)容不符的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和準確性，為后續(xù)處理打下堅實基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)平衡性調(diào)整

為確保訓練模型的公正性和準確性，需調(diào)整數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)量，保持遛狗牽繩與不牽繩以及不同狗品類數(shù)據(jù)的平衡。

圖像標注與數(shù)據(jù)集導出

使用LabelStudio工具對圖像進行精確標注，并按照DAMO-YOLO訓練要求，將標注完成的數(shù)據(jù)集導出為COCO格式，為模型訓練做準備。

數(shù)據(jù)標注工具LabelStudio簡介LabelStudio是一個開源的數(shù)據(jù)標注工具，它支持多種數(shù)據(jù)標注方式，包括但不限于圖像、文本和語音，為機器學習和數(shù)據(jù)科學項目提供高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。功能特點LabelStudio具有直觀的用戶界面，支持團隊協(xié)作，可自定義標簽，并能夠通過插件系統(tǒng)擴展其功能，滿足不同項目的需求，提高標注效率和準確性。操作流程使用LabelStudio進行圖像標注涉及上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建標注任務(wù)、分配給標注人員、執(zhí)行標注、審核與導出結(jié)果等步驟，確保數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量和一致性。12303數(shù)據(jù)增強與預處理數(shù)據(jù)增強方法Mosaic增強

Mosaic增強通過將多個圖像拼接在一起，創(chuàng)建出新的訓練樣本，這種方法不僅增加了數(shù)據(jù)的多樣性，還模擬了真實世界中的復雜場景，從而提高模型的泛化能力。旋轉(zhuǎn)、平移、剪切

旋轉(zhuǎn)、平im和剪輯是常見的數(shù)據(jù)增強技術(shù)，它們通過改變圖像的位置、角度和大小來生成新的訓練數(shù)據(jù)，這些操作有助于模型學習到更廣泛的特征，提升其對不同變換的魯棒性。數(shù)據(jù)增強的重要性

數(shù)據(jù)增強通過人為增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，幫助模型學習到更加豐富和復雜的特征，從而在面對真實世界數(shù)據(jù)時，能夠表現(xiàn)出更好的泛化能力和魯棒性。123預處理配置介紹使用ModelScope框架

ModelScope框架是數(shù)據(jù)預處理的核心，通過自動化流程整合Mosaic增強、Mixup增強和圖像標準化等操作，旨在提升數(shù)據(jù)的多樣性與質(zhì)量。數(shù)據(jù)增強技術(shù)

通過Mosaic增強和Mixup增強兩種技術(shù)，預處理配置有效提升了訓練數(shù)據(jù)的多樣性，這些技術(shù)通過創(chuàng)造合成數(shù)據(jù)，幫助模型學習更廣泛的特征。圖像標準化處理

圖像標準化處理是預處理中的關(guān)鍵步驟，它通過調(diào)整圖像的尺寸、色彩和亮度等參數(shù)，確保輸入數(shù)據(jù)的一致性，從而提高模型訓練的效率和效果。04深度學習模型選擇與訓練模型選擇依據(jù)檢測速度與精度平衡DAMO-YOLO模型在保持高檢測速度的同時，也確保了足夠的檢測精度，這種平衡使其特別適合需要快速響應(yīng)和高準確率的應(yīng)用場景，如遛狗行為識別。適合復雜場景應(yīng)用遛狗行為識別往往發(fā)生在多變的戶外環(huán)境中，DAMO-YOLO模型能夠適應(yīng)這種復雜性，通過其優(yōu)秀的性能在多種環(huán)境下保持穩(wěn)定的檢測效果。實時性要求對于遛狗行為的實時監(jiān)測，DAMO-YOLO模型提供了必要的技術(shù)支持，能夠在保證檢測精度的前提下，實現(xiàn)快速的目標檢測，滿足實時監(jiān)控的需求。123遷移學習訓練過程ModelScope框架為遷移學習提供了高效的訓練平臺，通過該框架可以快速啟動并管理模型的訓練過程，確保訓練的高效和穩(wěn)定。使用ModelScope框架DAMO-YOLO通過引入NAS搜索骨干、RepGFPN+輕量頭、AlignedOTA和蒸餾增強等技術(shù)，顯著提升了模型的性能和效率，使其在各種場景下都能表現(xiàn)出色。DAMO-YOLO的關(guān)鍵改進訓練過程中需要設(shè)置批量大小、最大輪次、類別數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)，同時生成訓練集和驗證集，這些步驟是確保模型能夠有效學習和泛化的基礎(chǔ)。訓練參數(shù)與數(shù)據(jù)集生成05模型推理與應(yīng)用推理代碼實現(xiàn)代碼結(jié)構(gòu)設(shè)計

代碼結(jié)構(gòu)設(shè)計是推理代碼實現(xiàn)的基礎(chǔ)，它決定了代碼的可讀性、可維護性和擴展性。良好的代碼結(jié)構(gòu)可以大大提高開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。算法選擇與優(yōu)化

在推理代碼實現(xiàn)中，選擇合適的算法并對其進行優(yōu)化是至關(guān)重要的。這直接影響到程序的運行速度和資源消耗，進而影響到用戶體驗。錯誤處理與調(diào)試

錯誤處理與調(diào)試是推理代碼實現(xiàn)不可或缺的一部分。通過有效的錯誤處理和調(diào)試，可以快速定位問題，提高代碼的穩(wěn)定性和可靠性。應(yīng)用場景描述實時監(jiān)控分析

通過將模型部署到具備GPU的服務(wù)器上，系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理和分析公共場合攝像頭拍攝的監(jiān)控錄像，確保對遛狗不牽繩行為的即時檢測。遛狗行為識別

利用先進的圖像識別技術(shù)，系統(tǒng)能夠準確識別出監(jiān)控錄像中的遛狗不牽繩行為，從而及時保存相關(guān)圖片并自動發(fā)出告警，提高公共場所的安全與秩序。自動告警與記錄

當系統(tǒng)檢測到有遛狗不牽繩的行為時，不僅會自動保存相關(guān)圖片證據(jù)，還會立即發(fā)出告警，為后續(xù)的處理提供便利，有效提升事件響應(yīng)速度。06結(jié)果與優(yōu)化結(jié)果展示方式Gradio界面作為用戶與系統(tǒng)互動的橋梁，提供了一個直觀的平臺，讓用戶能夠輕松上傳圖片或視頻，進而觸發(fā)系統(tǒng)的檢測機制，實現(xiàn)智能分析。用戶交互界面通過Gradio界面，系統(tǒng)不僅接受用戶的輸入，還能以清晰明了的方式展示檢測結(jié)果，確保用戶能夠理解并使用這些信息進行進一步的判斷和操作。結(jié)果輸出方式Gradio界面支持實時上傳和檢測，用戶可以即時看到上傳的圖片或視頻的檢測結(jié)果，這種即時反饋機制極大地提高了用戶體驗和系統(tǒng)的實用性。實時檢測功能優(yōu)化建議提出引入數(shù)據(jù)增強技術(shù)

數(shù)據(jù)增強技術(shù)通過生成訓練樣本的變體來擴大數(shù)據(jù)集，提高模型對數(shù)據(jù)多樣性的適應(yīng)能力，從而