基于CBAM空间注意力机制改进YOLOv5的公路智能巡检系统

 # 1.研究背景与意义 随着人工智能技术的不断发展，智能巡检系统在公路交通管理中扮演着越来越重要的角色。公路巡检是保障道路交通安全和畅通的重要环节，传统的巡检方式主要依靠人工巡视，效率低下且易出现疏漏。而基于计算机视觉的智能巡检系统能够实现自动化、高效率的巡检，大大提升了公路交通管理的水平。 目前，基于深度学习的目标检测算法在计算机视觉领域取得了显著的成果。其中，YOLO（You Only Look Once）算法由于其快速且准确的特点而备受关注。然而，传统的YOLO算法在处理公路巡检任务时存在一些问题。首先，YOLO算法对小目标的检测效果较差，容易漏检。其次，YOLO算法对目标的定位不够精确，容易出现误检。这些问题严重影响了公路智能巡检系统的准确性和可靠性。 为了解决上述问题，研究者们提出了一种基于CBAM（Convolutional Block Attention Module）空间注意力机制改进YOLOv5的公路智能巡检系统。CBAM空间注意力机制是一种有效的特征增强方法，通过对特征图进行通道和空间注意力的加权，能够提升目标检测算法的性能。将CBAM空间注意力机制应用于YOLOv5算法中，可以有效提升其对小目标的检测能力和目标定位的精确性。 本研究的意义主要体现在以下几个方面： 1. 提升公路智能巡检系统的准确性：通过引入CBAM空间注意力机制，改进YOLOv5算法在公路巡检任务中的表现，可以提升系统对小目标的检测能力和目标定位的精确性。这将大大减少漏检和误检的情况，提高巡检系统的准确性和可靠性。 2. 提高公路交通管理的效率：传统的人工巡检方式需要大量的人力和时间投入，效率低下且易出现疏漏。基于CBAM空间注意力机制改进的YOLOv5算法能够实现自动化、高效率的巡检，大大提高公路交通管理的效率。这将减少人力资源的浪费，提升公路交通管理的水平。 3. 推动深度学习在公路交通领域的应用：深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，但在公路交通领域的应用还相对较少。本研究将CBAM空间注意力机制与YOLOv5算法相结合，为公路智能巡检系统的发展提供了一种新的思路和方法。这将推动深度学习技术在公路交通领域的应用，促进交通管理的智能化和信息化。 综上所述，基于CBAM空间注意力机制改进YOLOv5的公路智能巡检系统具有重要的研究意义和实际应用价值。通过提升巡检系统的准确性和效率，推动深度学习技术在公路交通领域的应用，将为公路交通管理带来巨大的改进和发展。 # 2.图片演示    # 3.视频演示 [基于CBAM空间注意力机制改进YOLOv5的公路智能巡检系统](https://www.bilibili.com/video/BV1cu4y1a7oF/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 4.数据集的采集＆标注和整理 #### 图片的收集 首先，我们需要收集所需的图片。这可以通过不同的方式来实现，例如使用现有的数据集、  #### 使用labelImg进行标注 labelImg是一个图形化的图像注释工具，支持VOC和YOLO格式。以下是使用labelImg将图片标注为VOC格式的步骤： （1）下载并安装labelImg。 （2）打开labelImg并选择“Open Dir”来选择你的图片目录。 （3）为你的目标对象设置标签名称。 （4）在图片上绘制矩形框，选择对应的标签。 （5）保存标注信息，这将在图片目录下生成一个与图片同名的XML文件。 （6）重复此过程，直到所有的图片都标注完毕。  #### 转换为YOLO格式 由于YOLO使用的是txt格式的标注，我们需要将VOC格式转换为YOLO格式。可以使用各种转换工具或脚本来实现。 下面是一个简单的方法是使用Python脚本，该脚本读取XML文件，然后将其转换为YOLO所需的txt格式。 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import xml.etree.ElementTree as ET import os classes = [] # 初始化为空列表 CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) def convert(size, box): dw = 1. / size[0] dh = 1. / size[1] x = (box[0] + box[1]) / 2.0 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) def convert_annotation(image_id): in_file = open('./label_xml\%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8') out_file = open('./label_txt\%s.txt' % (image_id), 'w') # 生成txt格式文件 tree = ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): cls = obj.find('name').text if cls not in classes: classes.append(cls) # 如果类别不存在，添加到classes列表中 cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w, h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') xml_path = os.path.join(CURRENT_DIR, './label_xml/') # xml list img_xmls = os.listdir(xml_path) for img_xml in img_xmls: label_name = img_xml.split('.')[0] print(label_name) convert_annotation(label_name) print("Classes:") # 打印最终的classes列表 print(classes) # 打印最终的classes列表 ``` #### 整理数据文件夹结构 我们需要将数据集整理为以下结构： ``` -----data |-----train | |-----images | |-----labels | |-----valid | |-----images | |-----labels | |-----test |-----images |-----labels ``` 确保以下几点： 所有的训练图片都位于data/train/images目录下，相应的标注文件位于data/train/labels目录下。 所有的验证图片都位于data/valid/images目录下，相应的标注文件位于data/valid/labels目录下。 所有的测试图片都位于data/test/images目录下，相应的标注文件位于data/test/labels目录下。 这样的结构使得数据的管理和模型的训练、验证和测试变得非常方便。 # 5.核心代码讲解 #### 5.1 common.py ```python class CBAMBottleneck(nn.Module): # Standard bottleneck def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5,ratio=16,kernel_size=7): # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion super(CBAMBottleneck,self).__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g) self.add = shortcut and c1 == c2 self.channel_attention = ChannelAttention(c2, ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): x1 = self.cv2(self.cv1(x)) out = self.channel_attention(x1) * x1 out = self.spatial_attention(out) * out return x + out if self.add else out class C3CBAM(C3): # C3 module with CBAMBottleneck() def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)