目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
输入mp4格式的视频文件进行测试，视频格式为1080p@30.
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
...................................................
figure;
for i = 1:numFramesToRead
i
img = readFrame(reader); % 从视频流中读取当前帧
[R,C,K] = size(img);
KK1 = R/img_size(1);
KK2 = C/img_size(2);
tmps1 = [];
tmps2 = [];
I = imresize(img,img_size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);
bboxes2 = bboxes;
scores2 = scores;
if isempty(scores)==0
%对检测结果做二次优化
%step1:删除置信度多低的识别区域
idx=[];
idx=find(scores<=lvlscore);
bboxes(idx,:)=[];
scores(idx) =[];
%step2:通过距离矩阵算法，将接近的多个识别框合并为一个识别区域
xx = bboxes(:,1);
yy = bboxes(:,2);
dist =[];
for j1 = 1:length(xx)
for j2 = j1+1:length(xx)
dist(j1,j2) = sqrt((xx(j1)-xx(j2))^2 + (yy(j1)-yy(j2))^2);
end
end
bboxes2 = bboxes;
scores2 = scores;
if isempty(dist)==0;%如果只有一只手，且只检测到一个，则dist为空，那么不处理
if size(dist,1)==1 & size(dist,2)==2 %检测到2个目标
if dist(2)<lvl%判断为1只手
bboxes2 = [];
[scores2,II] = max(scores);
bboxes2 = bboxes(II,:);
else%判断为两只手
bboxes2 = bboxes;
scores2 = scores;
end
else
%通过kmeans聚类为两类
idx = [];
idx = kmeans(bboxes(:,1:2),2);
i1 = find(idx==1);
i2 = find(idx==2);
[scoresa,IIa] = max(scores(i1));
[scoresb,IIb] = max(scores(i2));
bboxes2 = [bboxes(i1(IIa),:);bboxes(i2(IIb),:)];
scores2 = [scoresa;scoresb];
end
end
............................................................................
imshow(I2, []); % 显示带有检测结果的图像
pause(1/60);
end
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4.算法理论概述
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果，特别是在目标检测任务中。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为其中的代表，以其高效和实时的性能受到广泛关注。YOLOv2，作为YOLO的改进版，通过一系列优化策略，进一步提升了检测精度和速度。
YOLOv2网络结构
YOLOv2的网络结构主要由三部分组成：Darknet-19特征提取网络、多尺度预测和锚框（anchor boxes）机制。
Darknet-19
Darknet-19是一个包含19个卷积层和5个最大池化层的深度卷积神经网络，用于从输入图像中提取特征。与VGG等网络相比，Darknet-19具有更少的计算量和更高的性能。
多尺度预测
YOLOv2采用了多尺度预测策略，通过在不同尺度的特征图上进行检测，提高了对不同大小目标的检测能力。具体来说，网络将输入图像划分为SxS的网格，每个网格预测B个锚框，每个锚框预测目标的边界框（bounding box）、置信度（confidence score）和类别概率（class probabilities）。
锚框机制
YOLOv2引入了锚框机制，通过预设一组不同大小和宽高比的锚框，使得网络更容易学习目标的形状。在训练过程中，网络通过计算锚框与真实边界框的交并比（IoU）来确定正样本和负样本，从而进行有监督的学习。
训练策略
YOLOv2的训练策略包括多尺度训练、批量归一化、高分辨率分类器微调等。这些策略有助于提高网络的泛化能力和检测精度。
多尺度训练
多尺度训练是指在网络训练过程中，不断改变输入图像的尺寸，使得网络能够适应不同大小的目标。这种策略有助于提高网络的鲁棒性和泛化能力。
批量归一化
批量归一化是一种有效的正则化技术，通过在每个批量的数据上进行归一化处理，减少了网络对初始权重的敏感性，加速了网络的收敛速度。
高分辨率分类器微调
YOLOv2首先在ImageNet数据集上预训练一个高分辨率的分类器，然后在检测任务上进行微调。这种策略使得网络能够更好地提取图像特征，从而提高检测精度。
5.算法完整程序工程
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