matlab深度学习进行车辆与行人检测

### 使用MATLAB实现图片中的车辆和行人检测 #### 方法概述 为了实现在图像中检测车辆和行人的功能，可以采用多种方法和技术。一种常见的技术组合是帧差法与Vibe算法结合高斯建模来区分背景和前景对象[^1]；另一种则是利用预训练的深度学习模型如YOLOv2来进行更精确的目标分类[^3]。 #### 实现方案一：基于传统计算机视觉的方法——帧差法加Vibe改进版 这种方法主要依赖于连续视频帧之间的差异以及像素级别的运动分析。具体来说： - **初始化阶段**：设定初始参数并读取输入序列的第一帧作为背景模型。 - **更新机制**：随着新帧的到来不断调整背景估计值以适应环境变化。 - **阈值处理**：对于每一个位置上的颜色向量计算其与当前背景样本集合间的距离度量，并据此判断是否属于移动物体的一部分。 - **形态学操作**：去除噪声点并通过膨胀腐蚀等手段改善轮廓形状以便后续连通域标记。 ```matlab % 初始化变量 bgModel = initializeBackgroundModel(); thresholdValue = 0.7; minArea = 50; while hasFrame(videoFile) frame = readNextFrame(videoFile); % 更新背景模型 & 计算前景掩码 fgMask = updateBackgroundAndComputeForeground(bgModel,frame); % 形态学滤波去噪 se = strel('disk',3); cleanedFgMask = imopen(fgMask,se); % 查找边界框 stats = regionprops(cleanedFgMask,'BoundingBox'); bboxes = cat(1,stats.BoundingBox); % 过滤掉面积过小的对象 validIdxs = arrayfun(@(bbox) bbox(3)*bbox(4)>minArea,bboxes); filteredBoxes = bboxes(validIdxs,:); end ``` 此部分代码展示了如何构建一个简单的框架用于捕捉动态场景内的活动目标。然而需要注意的是，仅依靠上述逻辑难以准确地区分行人和其他类型的交通工具，因此还需要额外特征提取步骤配合机器学习或模式匹配完成最终类别判定。 #### 实现方案二：基于深度学习的方法——Yolo v2 相较于传统的手工设计特征方式，现代卷积神经网络能够自动从大量标注好的实例中学到有效的表征形式。特别是针对特定领域任务定制化的架构往往能取得更好的效果。下面给出一段简化版本调用预训练权重文件执行推理过程的例子： ```matlab net = loadPretrainedNetwork(); % 加载已经训练完毕的 YOLO-v2 模型 img = imread('test_image.jpg'); % 输入待测图片路径 [~,scores,bbox,detectedClasses] = detect(net,img); for i=1:length(detectedClasses) if contains(string(detectedClasses{i}),"person") || ... contains(string(detectedClasses{i}),"car") disp(['Detected ' detectedClasses{i}]); % 绘制矩形边框围绕被发现的目标 rectangle('Position',bbox(i,:),... 'EdgeColor','r',... 'LineWidth',2); end end imshow(img); hold on; drawnow; ``` 这段脚本说明了怎样加载预先准备好的YOLOv2模型并对单张静态图象实施快速而精准的位置定位服务。由于采用了GPU加速硬件支持，在实际部署环境中通常可以获得接近实时的表现水平。