目录

前言

项目背景

数据集

设计思路

算法理论技术

卷积神经网络

图像分类算法

门控循环单元

实验环境

模型训练

更多帮助

---

前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

        🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

       大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的机场安检图像识别分类系统

项目背景

       随着航空安全的重要性日益增加，机场安检成为了至关重要的环节。然而，传统的人工安检方法效率低下，且容易受到主观因素的影响。安检图像识别分类旨在通过先进的人工智能技术，实现对安检图像的自动识别和分类，提高安检效率和准确性，对于确保航空安全具有重要的现实意义和长远的发展价值。

数据集

       由于网络上没有现有的合适的机场安检图像数据集，我决定通过模拟安检环境和互联网收集两种办法，收集图片并制作了一个全新的数据集。这个数据集包含了各种安检场景的图片，包括各种交通工具、乘客、行李等。通过模拟安检环境和互联网收集，我能够获取到真实的安检场景和多样的工作环境，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。我相信这个自制的数据集将为基于深度学习的机场安检图像识别分类系统的研究提供有力的支持，并为该领域的发展做出积极贡献。

设计思路

算法理论技术

卷积神经网络

       卷积神经网络（CNN）是一种模仿生物视觉系统的深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过局部连接和权值共享的特性，大幅度减少了计算量，并在一定程度上缓解了梯度消失问题。其结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层使用卷积核从上一层提取特征，形成特征图；池化层则减小特征图的空间尺寸，提高计算效率和鲁棒性；全连接层通常用于分类或回归任务。通过这些层的堆叠和后向传播算法，CNN能够自动学习并提取输入数据的高级特征，实现对复杂问题的理解和分析。

       卷积层在卷积神经网络中扮演着核心角色，它通过使用多个卷积核对输入数据进行局部加权，从而有效地学习并提取特征。这些卷积核的大小相同，它们从上一层提取出诸如形状、颜色、尺寸和纹理等局部特征，并形成被称为特征图的输出。卷积层的作用是将输入数据（如图像）从原始的RGB颜色空间转换到特征空间，并在这一过程中重建数据。通过这种方式，卷积层不仅能够增强网络对输入数据的空间理解，还提升了网络的鲁棒性。

       池化层在卷积神经网络中用于减小特征图的尺寸，从而减少参数数量，加快网络收敛速度，并抑制过拟合。最大池化是常用的池化方法，它保留每个池化区域内的最大值，简化计算并忽略位置差异。此外，还有特殊池化方法，如空间金字塔池化（SPP）处理不同尺度的信息，感兴趣区域池化（ROI）针对特定区域提取特征，多尺度无序池化（MSOP）提取不同尺度的特征并拼接，以增强网络的几何不变性。这些池化技术提高了网络对图像几何畸变的鲁棒性，并有助于网络更好地学习和理解复杂的数据分布。

       全连接层在卷积神经网络的末端用于整合和概括特征信息，将神经元的连接扩展到整个网络，以映射到标签空间。为了避免全连接层可能导致过拟合的问题，网络中常引入Dropout技术，通过在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元来减少参数数量和减弱神经元间的关联性，从而提升模型的泛化能力。除了Dropout，正则化和数据清洗也是常用的过拟合解决方案。最终，全连接层的输出通过Softmax逻辑回归函数进行分类预测，确定样本所属的类别并输出相应标签。

图像分类算法

       用于X光安检图像处理的深度学习模型，由三个主要部分组成：首先，为了解决正类样本数量不足的问题，模型采用随机过采样技术来扩大数据集，增加正类样本的数量，以便更好地学习危险品的特征；其次，模型使用OctConv层自动提取X光图像的特征，将特征分为高频和低频两部分，分别进行卷积和池化操作，以减少信息冗余并提高特征利用率；最后，结合BiGRU层的记忆功能和注意力机制，模型将特征图通道与样本类别匹配，赋予重要特征更高的权重，并通过全连接层和Sigmoid激活函数进行分类。

       八度卷积是一种创新的卷积神经网络结构，它通过将输入和输出的特征向量以及卷积核分解为高频和低频两部分，以实现对多频特征的有效表示。这种结构允许网络分别处理图像的高频细节和低频整体结构，其中低频特征包含较少信息且冗余，可以通过信息共享降低其分辨率，减少计算成本和存储开销，同时提高特征利用率。八度卷积通过池化操作将输入特征分为低频和高频特征，然后将这些特征分别输入到不同的组中进行处理。这种方法不仅提高了网络的效率，还增强了对图像特征的理解和分析能力。

门控循环单元

       注意力机制是一种模仿人类视觉注意力的计算机视觉技术，它允许模型集中处理与当前任务相关的信息，同时忽略不相关的干扰信息。在X光安检图像处理中，由于背景杂乱，危险品可能出现在图像的任何位置，且同一类危险品的形状、大小和摆放方式可能各异，因此注意力机制能够学习到关键的危险品特征，并抑制背景噪声，提高分类精度。在BiGRU网络中引入自上而下的残差注意力机制，通过加权修正不同区域间的特征序列重要性，专注于学习图像中待处理要素，从而增强输出特征的表征能力。注意力机制的引入使得网络能够更好地处理复杂场景，提高对危险品的识别准确性

实验环境

       模型训练

       在目标检测网络的训练中，锚框参数和学习率对模型的性能至关重要。本章通过K-means聚类算法来初始化锚框，以更好地适应危险品的尺寸。K-means算法是一种无监督学习方法，它通过计算样本之间的相似性度量来将数据划分为若干簇，并不断更新簇中心直到收敛。在处理X光危险品检测时，由于图像大小不一，首先对图像进行归一化处理，以便于计算锚框与真实框之间的交并比（IOU）。采用IOU作为距离度量，而不是传统的欧氏距离，因为IOU更能反映锚框与真实框之间的重叠程度，这对于目标检测任务更为重要。通过IOU度量，每个真实框被分配到与其最近的锚框相同的簇中，并在每次迭代中更新锚框，直到锚框的聚类结果不再变化。最终得到的锚框能够更好地适应危险品的尺寸，提高目标检测的准确性。

       网络训练中采用了余弦退火学习率优化算法，这种算法与传统的学习率下降不同，它模拟余弦函数的变化，学习率先快速下降再线性上升，周期性重复这个过程。这种方法使得模型能够快速进入局部最优点，并通过热重启机制逃离这些局部最优点，寻找新的最优点。余弦退火学习率策略通过预热阶段避免模型在初始训练时的震荡，并允许模型在稳定后再以预设的学习率快速收敛。具体策略是在每个训练周期中，从最大学习率开始，逐步减少至最小学习率，然后又恢复到最大学习率，这样既保持了模型的探索能力，又促进了模型的快速收敛。

 相关代码示例：

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(512, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(num_classes, activation='softmax')  # num_classes是分类类别数
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001),
              loss=SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[SparseCategoricalAccuracy()])
# 训练模型
# model.fit(train_generator,
#            steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size,
#            epochs=epochs,
#            validation_data=validation_generator,
#            validation_steps=validation_generator.samples // batch_size)
# 评估模型
# test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_generator, steps=test_generator.samples // batch_size)
# print(f'Test Loss: {test_loss}, Test Accuracy: {test_accuracy}')

海浪学长项目示例：

更多帮助