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電子發燒友網>電子資料下載>單片機>設計實現一個人流量密度估計算法的實驗資料合集免費下載

設計實現一個人流量密度估計算法的實驗資料合集免費下載

2019-11-04 | docx | 0.48 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  模型設計是一個基于CNN的一個三層卷積池化層后一層輸出的模型,卷積層進行卷積處理就是卷積運算,類似“濾波器運算”,是以一定間隔的滑動濾波器窗口,比如一個4*3的圖形,通過2*2的四個格子卷積運算,可以轉化成一個3*3的數據矩陣,然后將偏置加到所有格子上,通過批處理將n次打包成一次進行來高效實現,池化層則是縮小圖片高長方向的運算。將一些必要的參數如權重和偏置預先設置好,其他一部分的參數可以經過訓練優化得到,優化器設置了學習率和動量。

  整個過程模型是先讀取給定的數據集,對圖片和標簽進行統一處理使它適合于網絡訓練,然后給定參數,開始訓練神經網絡,然后每一輪將訓練集的部分拿出來測試以估計準確率,訓練到想要的程度時終止訓練防止過度擬合,然后進行數據集的測試得出結果。

  應用場景由于訓練集進行了處理只有20人以下的數據,適用于室內一些人流量較少的區域,比如室內監控,店面超市內部監控等。

?

  實驗內容步驟:

  1、 準備數據:將百度云平臺上給定的數據集作為數據來源,并進行處理

  2、 配置網絡:將網絡設計好層數以及結構,給出需要給定的參數,加入優化模塊。

  3、 訓練網絡:按批進行訓練集的訓練,每十次進行一個準確率的測試提取。

  4、 模型評估:通過得出的準確率變化情況對模型進行好壞評估并修改參數。

  5、 模型預測:通過訓練出來的模型文件對測試集圖片進行測試。

  程序源代碼:

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