m基于Faster R-CNN网络的火灾识别系统matlab仿真,带GUI界面

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1.算法仿真效果

使用matlab2022a版本仿真结果如下:

 

测试1:

62ef15ae0e724d0dc5bf418cafe6ee5b_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg  

测试2:

0cfa72fc6e4f993cc6ec85184c0bd208_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg  

测试3:

  335ddf99014b2aba0a3b68f9acb814b8_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

测试4:

 

c76da6fd2f40ac32dae62260ba277fa8_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

 

通过matlab操作界面,会对图片中的火灾区域进行识别,并输出检测框。

 

识别火灾之后,会同步更新输出:

 

e49a4be22f3f2a072e1fc873760e9770_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

 

此外,本程序还提供了其他更多的样本供测试使用:

 

f608aad3f82fc416f18b8f9e2ea70952_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

 

2.算法涉及理论知识概要

        Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法,具有较高的准确性和效率,被广泛应用于各种场景的目标检测任务中。下面我们将详细介绍基于Faster R-CNN网络的火灾识别系统的原理和数学公式。

 

       Faster R-CNN是一种基于Region proposal network(RPN)和Fast R-CNN的深度学习目标检测算法。该算法主要由两部分组成:RPN网络和Fast R-CNN网络。

 

2.1RPN网络

       RPN网络是一种基于卷积神经网络的端到端目标检测算法,它可以生成候选区域(Region proposals),并利用卷积神经网络对候选区域进行特征提取。RPN网络通过滑动窗口的方式生成不同大小的候选区域,并对每个候选区域进行分类和回归,以确定其是否包含目标以及目标的具体位置和大小。

 

RPN网络的数学公式可以表示为:

 

RPN(x, y, w, h, cls) = [max(0, B1 + exp(B2 × (x - B3) × (y - B4)))] × w × h × cls

 

其中,(x, y, w, h)表示候选区域的位置和大小,cls表示候选区域的类别得分。B1、B2、B3、B4是RPN网络的参数,可以通过训练得到。

 

2.2Fast R-CNN网络

       Fast R-CNN网络是一种基于卷积神经网络的目标检测算法,它可以对输入图像中的每个区域进行特征提取,并输出目标检测结果。Fast R-CNN网络主要由卷积神经网络、Region proposal网络和全连接层组成。卷积神经网络用于提取输入图像的特征,Region proposal网络用于生成候选区域,全连接层用于对候选区域进行分类和回归,以确定目标的具体位置和大小。

 

Faster R-CNN的数学公式可以表示为:

 

Faster R-CNN = (RPN + Fast R-CNN) + NMS

 

        其中,RPN和Fast R-CNN是两个主要的组成部分,NMS(Non-Maximum Suppression)是一种后处理方法,用于去除冗余的检测框。

 

Fast R-CNN网络的数学公式可以表示为:

 

Fast R-CNN(x, y, w, h, cls) = [max(0, B1 + exp(B2 × (x - B3) × (y - B4)))] × w × h × cls + B5

 

其中,(x, y, w, h)表示目标的位置和大小,cls表示目标的类别得分。B1、B2、B3、B4、B5是Fast R-CNN网络的参数,可以通过训练得到。

 

2.3 NMS

NMS的数学公式可以表示为:

 

NMS(IoU) = argmax{cls} (IoU < Threshold)

 

     其中,IoU表示检测框与真实框的交并比,cls表示检测框的类别得分,Threshold是交并比的阈值。NMS算法根据IoU的大小对检测框进行排序,选择IoU最小的检测框作为最终的检测结果。

 

        基于Faster R-CNN网络的火灾识别系统是一种利用深度学习算法实现火灾检测的方法,具有较高的准确性和效率。该系统的核心是Faster R-CNN算法,该算法主要由RPN网络和Fast R-CNN网络组成,可以对输入图像中的每个区域进行特征提取并输出目标检测结果。

 

3.MATLAB核心程序 `% --- Executes on button press in pushbutton1.

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

global im;

cla (handles.axes1,'reset')

cla (handles.axes2,'reset')

set(handles.edit1,'string',num2str(0));

set(handles.edit2,'string',num2str(0));

set(handles.edit5,'string',num2str(0));

set(handles.edit6,'string',num2str(0));

 

axes(handles.axes1);

[filename,pathname]=uigetfile({'.bmp;.jpg;.png;.jpeg;*.tif'},'选择一个图片','F:\test');

str=[pathname filename];

% 判断文件是否为空,也可以不用这个操作!直接读入图片也可以的

% im = imread(str);

% imshow(im)

if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)

    warndlg('please select a picture first!','warning');

    return;

else

    im = imread(str);

    imshow(im);

end

 

 

% --- Executes on button press in pushbutton2.

function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to pushbutton2 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

global im;

load net015.mat

In_layer_Size   = [224 224 3];

I               = im;

I               = imresize(I,In_layer_Size(1:2));

[bboxes,scores] = detect(detector,I);

 

if isempty(bboxes)==0

I1              = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);

axes(handles.axes2);

imshow(I1)

else

 

I1              = I;

axes(handles.axes2);

imshow(I1)

end

bboxes

scores

set(handles.edit1,'string',num2str((bboxes(1))));

set(handles.edit6,'string',num2str((bboxes(2))));

 

set(handles.edit2,'string',num2str((bboxes(3))*(bboxes(4))));

set(handles.edit5,'string',num2str(max(scores)));

% --- Executes on button press in pushbutton3.

 

 

 

% --- Executes on button press in pushbutton5.

function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to pushbutton5 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

clc;

clear;

close all;

 

 

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to edit1 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

 

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text

%        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double

 

 

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to edit1 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called

........................................................................................

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.

%       See ISPC and COMPUTER.

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');

end`