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2.部分仿真图预览
3.算法概述
构建基于YOLOv2深度学习网络的人体喝水行为视频检测系统涉及多个关键技术环节，包括目标检测模型架构设计、特征提取、锚框机制、边界框预测及损失函数优化等。YOLOv2（You Only Look Once v2）是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人提出的实时目标检测框架，它具有高效、快速的特点，并且适用于人体喝水行为这类特定场景下的行为识别。
4.部分源码
..................................................................
sidx = randperm(size(FACES,1));% 打乱数据集索引
idx = floor(0.75 * length(sidx));% 将75%的数据用作训练集
train_data = FACES(sidx(1:idx),:);% 选取训练集
test_data = FACES(sidx(idx+1:end),:);% 选取测试集
% 图像大小
image_size = [224 224 3];
num_classes = size(FACES,2)-1;% 目标类别数量
anchor_boxes = [% 预定义的锚框大小
43 59
18 22
23 29
84 109
];
% 加载预训练的 ResNet-50 模型
load mat\Resnet50.mat
% 用于目标检测的特征层
featureLayer = 'activation_40_relu';
% 构建 YOLOv2 网络
lgraph = yolov2Layers(image_size,num_classes,anchor_boxes,Initial_nn,featureLayer);
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', 8, ....
'InitialLearnRate',1e-4, ...
'MaxEpochs',200,...
'CheckpointPath', Folder, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ExecutionEnvironment', 'gpu');% 设置训练选项
% 训练 YOLOv2 目标检测器
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options);
save model.mat detector
0Y_024m
---
