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课题研究背景以及意义目标检测是指在一幅图像中自动识别和定位出目标物体。目标检测技术在人工智能领域中扮演着重要的角色应用广泛包括自动驾驶、智能安防、机器人等领域。目标检测方法可分为传统机器学习和深度学习两种。在目标检测中常采用边界框进行目标物体的识别和定位其目的是找出图像中所有的目标对象并为每个对象生成一个对应的边界框。如图1.1所示目标检测器可以同时检测出一张图片中的多个目标物体并生成对应的边界框。随着电动自行车的普及其交通违法和事故频繁出现给道路交通安全带来了很大的隐患。2019年全国道路交通事故中驾驶电动自行车导致的死亡人数达8639人受伤人数达44677人伤亡人数接近非机动车伤亡人数的70%[1]。在电动车交通事故中悲剧往往因头部受撞而发生。据数据显示因颅脑损伤导致的死亡比例超过80高于其他任何车辆。当交通事故发生时头盔可以吸收大部分撞击力减少63%的头部受伤和88%的颅脑损伤[2]对驾驶员起到保护作用。对于非机动车驾驶者而言头盔的作用就像汽车司机系安全带一样是他最后的防护措施。佩戴头盔可以有效地减轻头部碰撞的冲击力从而避免颅脑损伤和其他重大后果。因此对于骑行电动自行车等非机动车的驾驶员来说佩戴头盔是保障自身安全的关键步骤之一。目前对于非机动车的违规行为通常只能通过交警现场执勤开具罚单来完成管控。这种方法不仅消耗大量人力物力而且覆盖面较窄、效率较低。因此对于开发可靠高效的智能系统的需求不断增长。这种系统通过交通摄像头对非机动车的违规行为进行识别判断而实现这种识别判断的方法是目标检测技术该技术已经应用于许多与道路安全相关的检测识别任务。传统的目标检测方法通常采用手动提取特征的方式但这种方法计算量大且精度较低难以应用于对道路交通的高精度和高实时性要求。因此基于传统检测方法的道路交通检测面临诸多挑战。为了提高效率和准确性现如今许多研究都转向使用深度学习模型进行目标检测。与传统方法相比深度学习模型可以自动学习特征从而获得更准确的预测结果并且在计算效率上也有很大的提高。由于GPU加速技术的发展基于深度学习的电动车头盔佩戴检测能够达到较高的精度和较好的实时性有效地改善了交警现场执勤费时费力的问题和传统目标检测方法效率低下的问题能够更好地降低交通事故的破坏力保障骑手的人身安全。1.2 国内外发展现状2014年之前是传统目标检测的探索时期该阶段的目标检测方法主要依赖于传统的计算机视觉算法例如图像处理、特征提取和目标跟踪等方法。然而这些传统方法存在诸多局限性包括精度低、运行速度慢等问题。自2014年开始基于深度学习的目标检测进入了一个新时期。深度学习技术采用一种基于数据驱动的方法通过大量的数据训练神经网络来实现目标检测和识别。相比传统方法深度学习方法具备更高的检测效率和准确性。因此它对于目标检测领域带来了革命性的进展成为目标检测领域的新的热点和研究方向。1.2.1 传统目标检测算法传统目标检测是基于计算机视觉技术的其主要目的是在图像中自动识别和定位特定目标物体。相较于深度学习方法传统目标检测技术具有更高的可解释性和更快的处理速度在一些应用场景中仍具有重要的研究价值。尽管传统目标检测技术在某些场景下具有优越性但是其仍存在一些缺点。一方面由于传统目标检测技术对图像质量和环境条件的要求较高例如对光照变化、噪声、遮挡等条件敏感并且其通常基于手工设计特征这些特征表达能力有限无法捕捉到图像中的高级语义信息因此在复杂场景下的检测效果较差。另一方面传统目标检测技术通常基于浅层模型无法进行复杂的语义理解和推理因此其检测效果不够准确容易出现误判和漏检。综上所述传统目标检测技术具有一定的局限性需要结合深度学习等新技术进行改进和拓展以适应更加复杂和多样化的应用场景。1.2.2 基于深度学习的目标检测算法Hinton和他的团队使用基于CNN结构的AlexNet[3]在2012年ImageNet比赛中表现突出获得了10.8%的错误率优势和卓越的分类效果。这个成果掀起了相关领域将CNN应用于目标检测领域的研究热潮。Ross Girshick在2014年提出R-CNN(Regions with CNN features)[4]。与传统目标检测算法相比R-CNN利用了CNN架构来代替手动特征提取过程从而大幅度提高了检测的准确率。虽然R-CNN在候选框搜索方面仍然存在效率问题但是后续提出的Fast R-CNN和Faster R-CNN[5]算法通过采用不同的候选框生成方法和卷积神经网络结构对其进行了改进。Faster R-CNN引入区域提议网络(Region Proposal NetworkRPN)来代替原有的选择性搜索算法并使用卷积神经网络进行目标分类识别。尽管这类two-stage算法能够获得更高的精度但其检测速度较慢例如Faster R-CNN在PASCAL VOC 2012数据集上虽然可以获得70.4%的平均准确率但在GPU上的推断速度仅为每秒5帧。除了传统的two-stage目标检测算法现在还有一些新型的one-stage算法应用广泛。相对于two-stage算法这种算法可以将候选框坐标回归和分类预测合并到一个步骤中从而提高了预测速度和准确率。近年来基于one-stage算法的检测器已经获得了很多突破性进展并成为目标检测领域的热门研究方向之一。2016年Redmon提出的YOLO(You Only Look Once)算法[6]是第一种采用one-stage思想的目标检测算法。在PASCAL VOC 2012检测任务上YOLO的FPS达到了45 FPS均值平均精确度达到了63.4%左右虽然相对于传统的Faster R-CNN算法稍微低了一些但也已经足够满足大多数实际需求。one-stage算法把目标检测问题转化为回归问题并且能够在保证准确率的同时实现较快的检测速度。该方法也被称为基于网格的目标检测方法在计算机视觉领域得到了广泛的应用。Redmo在2017年提出了YOLOv2网络[7]该网络将Faster R-CNN中的先验锚框机制和网中网(Network in NetworkNIN)[8]中的全局平均池化等结构引入到YOLOv1网络中。后来Alexey Bochkovskiy接手了YOLO项目提出了YOLOv4网络[9]。在YOLOv4中作者采用了新的训练技巧并改进结构使得YOLOv4成为当时最先进的目标检测器之一。不久之后Ultralytics公司发布了自己的YOLO版本并称之为 YOLOv5。在2023年1月Ultralytics公司开源发布YOLOv8这个版本在发布之前就受到了用户的广泛关注并且作为一个SOTAState of the Art模型它在以前YOLO版本的基础上进行了显著的改进和创新以提升性能和灵活性YOLOv8的发布标志着YOLO系列模型的又一次重大进步进一步巩固了其在计算机视觉领域的领先地位。总体来说YOLO系列目标检测算法在持续更新和改进中为目标检测领域的发展带来了很大的推动力。1.2.3 电动车头盔佩戴检测算法近年来国内外对于电动车头盔佩戴检测方面的研究不断丰富。VishnuC[10]等人提出了自动检测监控视频中未佩戴摩托车头盔驾驶员的框架。该框架首先使用背景差法来获取运动对象然后使用CNN识别出摩托车驾驶者在对驾驶员上四分之一部分再次使用CNN判断出驾驶员是否使用头盔。Dahiya[11]等人提出一种使用实时监控自动检测摩托车驾驶员是否佩戴头盔的方法首先使用背景差法和对象分割从视频中提取出运动对象然后使用视觉特征和二元分类器来确定骑车人是否使用头盔。此外许多研究人员也使用深度学习算法实现了对电动车驾驶员头盔佩戴检测。Boonsirisumpun等人[12]使用SDD网络进行两次检测第一次检测出摩托车驾驶员第二次在检测出该驾驶员是否佩戴头盔。与此同时和薛瑞晨等人[13]基于改进的YOLOv3网络实现了对电动车驾驶员头盔佩戴检测。李少博等人[14]使用深度学习方法利用YOLOv4模型的特点构建了一个头盔检测模型该模型可以以较高的准确性检测非机动车驾驶员是否佩戴安全头盔。2 YOLO算法和PyQt5技术2.1 YOLOV5和YOLOV8算法YOLOv5和YOLOv8是目标检测领域中的两个模型它们是属于YOLO系列的不同版本旨在提供快速且准确的目标检测能力。YOLOv5和YOLOv8在架构上具有相似性都采用了backbone-neck-head的结构设计。这种设计意味着模型首先通过backbone提取图像特征然后通过neck部分进行特征的进一步处理和融合最后在head部分完成目标的分类和定位。在backbone和neck部分两者都使用了CSPCross Stage Partial梯度分流的思想以及SPPFSpatial Pyramid Pooling in Feature模块这有助于提升模型对不同尺度目标的检测能力。2.1.1 YOLOv5算法相对于传统的目标检测算法YOLO(You Only Look Once)能够在准确率和速度上达到更好的平衡。YOLO是一种基于深度卷积神经网络的目标检测算法其主要由三部分组成。YOLO使用卷积神经网络来提取输入图片的特征该网络共包含19个卷积层和5个池化层这些层可以将输入图片逐层抽象从而得到越来越高级别的特征。YOLO网络最后连接了两个全连接层用来将卷积神经网络的输出映射到不同类别的概率。同时全连接层也提供了绝对位置信息即每个物体的边界框的中心点和长宽比。YOLO网络的最后一步是后处理模块该模块通过对网络输出的预测值进行非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)操作来去除冗余的边界框并保留置信度最高的边界框。总的来说YOLO网络是一种非常优秀的目标检测算法。它能够在GPU上实现实时目标检测并且对于小物体的检测效果也很出色。如图2.3为 YOLOv5模型的网络结构其中图像输入大小为固定的640×640×3。在模型架构中左侧的Backbone采用CSPDarknet53网络作为骨干网络。Neck则在Backbone的输出基础上增加了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)两种结构进一步提取高级别的特征信息其中SPP用于引入不同比例的感受野PAN用于跨层级的特征融合。右侧的Head则计算网络输出其中预测分类使用全连接层进行实现预测边界框和预测掩码则是通过卷积层生成对应的预测结果。总之该模型采用了现代目标检测算法中常见的设计通过使用特征金字塔或PAN将不同尺度的特征进行融合从而提高模型的检测性能。2.1.2 YOLOv8算法YOLOv8网络结构如图2.4所示其在设计上进行了一些改进特别是在backbone部分使用了梯度流更丰富的C2f结构对不同尺度模型调整了不同的通道数这有助于提升模型的性能。C2f模块通过密集残差结构增强模型的特征表达能力根据缩放系数通过拆分和拼接操作改变通道数降低模型的计算复杂度和容量在尾部使用快速空间金字塔池化SPPF层增加感受野并捕获场景中不同层次的特征信息。neck部分主要用于特征融合它利用路径聚合网络与C2f模块针对backbone三个阶段输出的不同尺度的特征图进行融合帮助浅层信息向深层特征聚合。YOLOv8在head部分采用了目前主流的解耦头结构Decoupled Head与YOLOv5相比这种设计将分类和检测头分离有助于提高目标检测的准确性。YOLOv8还摒弃了之前YOLO系列中使用的有锚节点Anchor-Based的设计转而使用无锚节点Anchor-Free的检测方式这可以减少Anchor框的数量从而提升模型的检测速度和精度。在性能对比方面YOLOv8相较于YOLOv5在准确率方面有一定的提升但提升幅度并不显著。YOLOv8的设计旨在保持高准确率的同时提高推理速度使其更适合实时应用场景。3 系统设计4 系统实现