Springboot整合Java?DL4J實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)全過(guò)程
前言
在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代,自動(dòng)駕駛技術(shù)成為了熱門的研究領(lǐng)域。交通標(biāo)志識(shí)別是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,它能夠幫助汽車準(zhǔn)確地理解道路狀況,遵守交通規(guī)則。本文將介紹如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 來(lái)構(gòu)建一個(gè)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)。
一、技術(shù)概述
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇
在這個(gè)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)中,我們選擇使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network
,CNN
)。CNN
在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有卓越的性能,主要原因如下:
- 局部連接:CNN 中的神經(jīng)元只與輸入圖像的局部區(qū)域相連,這使得網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉圖像中的局部特征,如邊緣、紋理等。對(duì)于交通標(biāo)志這種具有特定形狀和顏色特征的對(duì)象,局部連接能夠有效地提取關(guān)鍵信息。
- 權(quán)值共享:CNN 中的濾波器在整個(gè)圖像上共享權(quán)值,這大大減少了參數(shù)數(shù)量,降低了模型的復(fù)雜度,同時(shí)也提高了模型的泛化能力。
- 層次結(jié)構(gòu):CNN 通常由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成,這種層次結(jié)構(gòu)能夠逐步提取圖像的高級(jí)特征,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜圖像的準(zhǔn)確識(shí)別。
2. 數(shù)據(jù)集格式
我們使用的交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集通常包含以下格式:
- 圖像文件:數(shù)據(jù)集由大量的交通標(biāo)志圖像組成,圖像格式可以是常見(jiàn)的 JPEG、PNG 等。每個(gè)圖像文件代表一個(gè)交通標(biāo)志。
- 標(biāo)簽文件:與圖像文件相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽文件,用于標(biāo)識(shí)每個(gè)圖像所代表的交通標(biāo)志類別。標(biāo)簽可以是數(shù)字編碼或文本描述。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集目錄結(jié)構(gòu)示例:
traffic_sign_dataset/ ├── images/ │ ├── sign1.jpg │ ├── sign2.jpg │ ├──... ├── labels/ │ ├── sign1.txt │ ├── sign2.txt │ ├──...
在標(biāo)簽文件中,可以使用數(shù)字編碼來(lái)表示不同的交通標(biāo)志類別,例如:0
表示限速標(biāo)志,1
表示禁止標(biāo)志,2
表示指示標(biāo)志等。
3. 技術(shù)棧
- Spring Boot:用于構(gòu)建企業(yè)級(jí)應(yīng)用程序的開(kāi)源框架,它提供了快速開(kāi)發(fā)、自動(dòng)配置和易于部署的特性。
- Java Deeplearning4j:一個(gè)基于 Java 的深度學(xué)習(xí)庫(kù),支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),包括
CNN
、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network
,RNN
)等。它提供了高效的計(jì)算引擎和豐富的工具,方便開(kāi)發(fā)者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。
二、Maven 依賴
在項(xiàng)目的 pom.xml 文件中,需要添加以下 Maven 依賴:
<dependency> <groupId>org.deeplearning4j</groupId> <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId> <version>1.0.0-beta7</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.deeplearning4j</groupId> <artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId> <version>1.0.0-beta7</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.deeplearning4j</groupId> <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId> <version>1.0.0-beta7</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>
這些依賴將引入 Deeplearning4j
和 Spring Boot
的相關(guān)庫(kù),以便我們?cè)陧?xiàng)目中使用它們進(jìn)行交通標(biāo)志識(shí)別。
三、代碼示例
1. 數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理
首先,我們需要加載交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集,并進(jìn)行預(yù)處理。以下是一個(gè)示例代碼:
import org.datavec.image.loader.NativeImageLoader; import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator; import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray; import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet; import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization; import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler; import java.io.File; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class DataLoader { public static ListDataSetIterator loadData(String dataDirectory) { // 加載圖像文件 File imageDirectory = new File(dataDirectory + "/images"); NativeImageLoader imageLoader = new NativeImageLoader(32, 32, 3); List<INDArray> images = new ArrayList<>(); for (File imageFile : imageDirectory.listFiles()) { INDArray image = imageLoader.asMatrix(imageFile); images.add(image); } // 加載標(biāo)簽文件 File labelDirectory = new File(dataDirectory + "/labels"); List<Integer> labels = new ArrayList<>(); for (File labelFile : labelDirectory.listFiles()) { // 假設(shè)標(biāo)簽文件中每行只有一個(gè)數(shù)字,表示標(biāo)簽類別 int label = Integer.parseInt(FileUtils.readFileToString(labelFile)); labels.add(label); } // 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 DataSet dataSet = new DataSet(images.toArray(new INDArray[0]), labels.stream().mapToDouble(i -> i).toArray()); // 數(shù)據(jù)歸一化 DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1); scaler.fit(dataSet); scaler.transform(dataSet); return new ListDataSetIterator(dataSet, 32); } }
在這個(gè)示例中,我們使用NativeImageLoader
加載圖像文件,并將其轉(zhuǎn)換為INDArray
格式。然后,我們讀取標(biāo)簽文件,獲取每個(gè)圖像的標(biāo)簽類別。最后,我們創(chuàng)建一個(gè)DataSet
對(duì)象,并使用ImagePreProcessingScaler
進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化。
2. 模型構(gòu)建與訓(xùn)練
接下來(lái),我們構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并使用加載的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。以下是一個(gè)示例代碼:
import org.deeplearning4j.nn.conf.ConvolutionMode; import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer; import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork; import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit; import org.nd4j.linalg.activations.Activation; import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions; public class TrafficSignRecognitionModel { public static MultiLayerNetwork buildModel() { NeuralNetConfiguration.Builder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder() .seed(12345) .weightInit(WeightInit.XAVIER) .updater(org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.XAVIER) .l2(0.0005) .list(); // 添加卷積層 builder.layer(0, new ConvolutionLayer.Builder(5, 5) .nIn(3) .stride(1, 1) .nOut(32) .activation(Activation.RELU) .convolutionMode(ConvolutionMode.Same) .build()); // 添加池化層 builder.layer(1, new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.SubsamplingLayer.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()); // 添加更多卷積層和池化層 builder.layer(2, new ConvolutionLayer.Builder(5, 5) .nOut(64) .activation(Activation.RELU) .convolutionMode(ConvolutionMode.Same) .build()); builder.layer(3, new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.SubsamplingLayer.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()); // 添加全連接層 builder.layer(4, new DenseLayer.Builder() .nOut(1024) .activation(Activation.RELU) .build()); // 添加輸出層 builder.layer(5, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) .nOut(10) // 假設(shè)共有 10 種交通標(biāo)志類別 .activation(Activation.SOFTMAX) .build()); return new MultiLayerNetwork(builder.build()); } public static void trainModel(MultiLayerNetwork model, ListDataSetIterator iterator) { model.init(); for (int epoch = 0; epoch < 10; epoch++) { model.fit(iterator); iterator.reset(); } } }
在這個(gè)示例中,我們使用NeuralNetConfiguration.Builder
構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型包含多個(gè)卷積層、池化層、全連接層和輸出層。我們使用WeightInit.XAVIER
初始化權(quán)重,并設(shè)置了一些超參數(shù),如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等。然后,我們使用MultiLayerNetwork
的fit
方法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。
3. 預(yù)測(cè)與結(jié)果展示
最后,我們可以使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行預(yù)測(cè),并展示結(jié)果。以下是一個(gè)示例代碼:
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork; import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray; import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization; import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler; import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j; import java.io.File; public class Prediction { public static int predict(MultiLayerNetwork model, File imageFile) { // 加載圖像并進(jìn)行預(yù)處理 NativeImageLoader imageLoader = new NativeImageLoader(32, 32, 3); INDArray image = imageLoader.asMatrix(imageFile); DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1); scaler.transform(image); // 進(jìn)行預(yù)測(cè) INDArray output = model.output(image); return Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0); } }
在這個(gè)示例中,我們使用NativeImageLoader
加載新的交通標(biāo)志圖像,并進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化。然后,我們使用訓(xùn)練好的模型對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè),返回預(yù)測(cè)的標(biāo)簽類別。
四、單元測(cè)試
為了確保代碼的正確性,我們可以編寫(xiě)一些單元測(cè)試。以下是一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)加載和模型訓(xùn)練的示例:
import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator; import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull; public class TrafficSignRecognitionTest { private MultiLayerNetwork model; @BeforeEach public void setup() { model = TrafficSignRecognitionModel.buildModel(); } @Test public void testLoadData() { String dataDirectory = "path/to/your/dataset"; ListDataSetIterator iterator = DataLoader.loadData(dataDirectory); assertNotNull(iterator); } @Test public void testTrainModel() { String dataDirectory = "path/to/your/dataset"; ListDataSetIterator iterator = DataLoader.loadData(dataDirectory); TrafficSignRecognitionModel.trainModel(model, iterator); assertNotNull(model); } }
在這個(gè)測(cè)試中,我們首先構(gòu)建一個(gè)模型,然后測(cè)試數(shù)據(jù)加載和模型訓(xùn)練的方法。我們使用assertNotNull
斷言來(lái)確保數(shù)據(jù)加載和模型訓(xùn)練的結(jié)果不為空。
五、預(yù)期輸出
當(dāng)我們運(yùn)行交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)時(shí),預(yù)期的輸出是對(duì)輸入的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的分類。例如,如果輸入一個(gè)限速標(biāo)志的圖像,系統(tǒng)應(yīng)該輸出對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽類別,如“限速標(biāo)志”。
六、參考資料文獻(xiàn)
- Deeplearning4j 官方文檔
- Spring Boot 官方文檔
- 《深度學(xué)習(xí)》(Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著)
到此這篇關(guān)于Springboot整合Java DL4J實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Springboot整合Java DL4J交通標(biāo)志識(shí)別內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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