基于Reversible-Column-Networks的改进YOLOv7的电动车头盔佩戴检测系统

 # 1.研究的背景 随着电动车的普及和使用，电动车头盔的佩戴问题日益引起人们的关注。佩戴头盔是保障骑行者安全的重要措施，但是很多骑行者在骑行过程中没有佩戴头盔，这给他们的安全带来了巨大的风险。因此，开发一种高效准确的电动车头盔佩戴检测系统对于提高骑行者的安全意识和减少交通事故具有重要的意义。 目前，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的进展。其中，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，具有实时性和准确性的优势。然而，传统的YOLO算法在电动车头盔佩戴检测方面存在一些问题，如检测精度不高、漏检率较高等。因此，对YOLO算法进行改进，提高电动车头盔佩戴检测的准确性和效率，具有重要的研究意义和实际应用价值。 本研究旨在基于Reversible-Column-Networks的改进YOLOv7的电动车头盔佩戴检测系统。Reversible-Column-Networks是一种新颖的网络结构，它能够有效地提高目标检测的准确性和效率。通过引入Reversible-Column-Networks，我们可以优化YOLOv7算法，在保持实时性的同时提高电动车头盔佩戴检测的精度和召回率。 # 2.研究的意义 首先，通过改进YOLOv7算法，提高电动车头盔佩戴检测的准确性和效率，可以有效地提高骑行者的安全意识和减少交通事故的发生。通过实时监测骑行者是否佩戴头盔，可以及时提醒未佩戴头盔的骑行者，并加强对佩戴头盔的宣传和教育，从而提高骑行者的安全意识和佩戴头盔的习惯。 其次，本研究的成果可以为交通管理部门提供重要的决策依据。通过电动车头盔佩戴检测系统，交通管理部门可以及时了解骑行者的佩戴情况，发现佩戴头盔率较低的区域和时间段，并采取相应的措施加强监管和宣传，从而提高整个社会的交通安全水平。 最后，本研究的方法和技术可以为其他目标检测问题提供借鉴和参考。电动车头盔佩戴检测是一种特定的目标检测问题，但是其背后涉及到的算法和技术可以应用于其他目标检测任务，如行人检测、车辆检测等。因此，本研究的成果对于推动目标检测技术的发展和应用具有重要的推动作用。 综上所述，基于Reversible-Column-Networks的改进YOLOv7的电动车头盔佩戴检测系统具有重要的研究背景和意义。通过提高电动车头盔佩戴检测的准确性和效率，可以提高骑行者的安全意识和减少交通事故的发生，为交通管理部门提供决策依据，并推动目标检测技术的发展和应用。 # 3.图片演示    # 4.视频演示 [基于Reversible-Column-Networks的改进YOLOv7的电动车头盔佩戴检测系统_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1FN411s7ZY/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 5.核心代码讲解 #### 5.1 training_hooks.py ```python class TrainingHooks(): def __init__(self, tb_writer): self.variance = {} self.grad = {} self.hooks = [] self.tb_writer = tb_writer def register_hook(self, module, module_prefix): def hook_fn_forward( module, input, output): self.variance[module._name] = output.var().cpu().detach().numpy() def hook_fn_backward(module, grad_in, grad_out): self.grad[module._name] = grad_in[0].flatten()[3900] for name, block in module.named_children(): # import pdb; pdb.set_trace() block._name = module_prefix+name hook = block.register_forward_hook(hook_fn_forward) self.hooks.append(hook) hook = block.register_backward_hook(hook_fn_backward) self.hooks.append(hook) def remove_hook(self,): for hook in self.hooks: hook.remove() def log_to_tb(self, step): for k, v in self.variance.items(): self.tb_writer.add_scalar(f'Var_Pretrain/{k}', v, step) self.variance={} for k, v in self.grad.items(): self.tb_writer.add_scalar(f'Grad_Pretrain/{k}', v, step) self.grad={} ``` 下面是对给定代码的逐文件分析： 1. 创建一个名为`TrainingHooks`的类，该类具有以下属性： - `variance`：一个空字典，用于存储模块输出的方差。 - `grad`：一个空字典，用于存储模块的梯度。 - `hooks`：一个空列表，用于存储注册的钩子。 - `tb_writer`：一个传入的参数，用于将数据写入TensorBoard。 2. `__init__`方法初始化类的属性。 3. `register_hook`方法用于注册钩子函数。它接受两个参数：`module`和`module_prefix`。在该方法中，定义了两个钩子函数： - `hook_fn_forward`函数用于在前向传播过程中计算输出的方差，并将结果存储在`self.variance`字典中。 - `hook_fn_backward`函数用于在反向传播过程中获取梯度，并将结果存储在`self.grad`字典中。 然后，对传入的`module`进行遍历，为每个子模块设置一个`_name`属性，并注册前向和反向钩子函数。注册的钩子函数将被添加到`self.hooks`列表中。 4. `remove_hook`方法用于移除所有注册的钩子函数。它遍历`self.hooks`列表，并调用`remove`方法来移除每个钩子函数。 5. `log_to_tb`方法用于将方差和梯度数据写入TensorBoard。它接受一个`step`参数，用于指定当前的训练步骤。在该方法中，遍历`self.variance`字典，并使用`self.tb_writer`将方差数据写入TensorBoard。然后，将`self.variance`重置为空字典。接下来，遍历`self.grad`字典，并使用`self.tb_writer`将梯度数据写入TensorBoard。最后，将`self.grad`重置为空字典。 以上是对给定代码的逐文件分析，并将核心部分封装为了一个名为`TrainingHooks`的类。 #### 5.2 upernet_revcol.py ```python class Model: def __init__(self, pretrained=None): self.norm_cfg = dict(type='SyncBN', requires_grad=True) self.pretrained = pretrained self.backbone = dict( type='RevCol', channels=[48, 96, 192, 384], layers=[3, 3, 9, 3], num_subnet=4, drop_path=0.2, save_memory=False, out_indices=[0, 1, 2, 3], init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint=self.pretrained) ) self.decode_head = dict( type='UPerHead', in_channels=[128, 256, 512, 1024], in_index=[0, 1, 2, 3], pool_scales=(1, 2, 3, 6), channels=512, dropout_ratio=0.1, num_classes=19, norm_cfg=self.norm_cfg, align_corners=False, loss_decode=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0 ) ) self.auxiliary_head = dict( type='FCNHead', in_channels=384, in_index=2, channels=256, num_convs=1, concat_input=False, dropout_ratio=0.1, num_classes=19, norm_cfg=self.norm_cfg, align_corners=False, loss_decode=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=0.4 ) ) self.train_cfg = dict() self.test_cfg = dict(mode='whole') ...... ``` 这是一个名为upernet_revcol.py的程序文件。该文件定义了一个模型，包括一个编码器-解码器结构�