在当今科技飞速发展的时代，自动驾驶技术成为了热门的研究领域。交通标志识别是自动驾驶系统中的关键环节之一，它能够帮助汽车准确地理解道路状况，遵守交通规则。
本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 来构建一个交通标志识别系统。
一、技术概述
1. 神经网络选择
在这个交通标志识别系统中，我们选择使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN 在图像识别领域具有卓越的性能，主要原因如下：
局部连接： CNN 中的神经元只与输入图像的局部区域相连，这使得网络能够捕捉图像中的局部特征，如边缘、纹理等。对于交通标志这种具有特定形状和颜色特征的对象，局部连接能够有效地提取关键信息。
权值共享： CNN 中的滤波器在整个图像上共享权值，这大大减少了参数数量，降低了模型的复杂度，同时也提高了模型的泛化能力。
层次结构： CNN 通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，这种层次结构能够逐步提取图像的高级特征，从而实现对复杂图像的准确识别。
2. 数据集格式
我们使用的交通标志数据集通常包含以下格式：
图像文件： 数据集由大量的交通标志图像组成，图像格式可以是常见的 JPEG、PNG 等。每个图像文件代表一个交通标志。
标签文件： 与图像文件相对应的标签文件，用于标识每个图像所代表的交通标志类别。标签可以是数字编码或文本描述。
以下是一个简单的数据集目录结构示例：
traffic_sign_dataset/
├── images/
│ ├── sign1.jpg
│ ├── sign2.jpg
│ ├──...
├── labels/
│ ├── sign1.txt
│ ├── sign2.txt
│ ├──...
在标签文件中，可以使用数字编码来表示不同的交通标志类别，例如：0 表示限速标志，1 表示禁止标志，2 表示指示标志等。
3. 技术栈
Spring Boot： 用于构建企业级应用程序的开源框架，它提供了快速开发、自动配置和易于部署的特性。
Java Deeplearning4j： 一个基于 Java 的深度学习库，支持多种神经网络架构，包括 CNN、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。它提供了高效的计算引擎和丰富的工具，方便开发者进行深度学习应用的开发。
二、Maven 依赖
在项目的 pom.xml 文件中，需要添加以下 Maven 依赖：
<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>
这些依赖将引入 Deeplearning4j 和 Spring Boot 的相关库，以便我们在项目中使用它们进行交通标志识别。
三、代码示例
1. 数据加载与预处理
首先，我们需要加载交通标志数据集，并进行预处理。以下是一个示例代码：
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) {
// 加载图像文件
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);
}
// 加载标签文件
File labelDirectory = new File(dataDirectory + "/labels");
List<Integer> labels = new ArrayList<>();
for (File labelFile : labelDirectory.listFiles()) {
// 假设标签文件中每行只有一个数字，表示标签类别
int label = Integer.parseInt(FileUtils.readFileToString(labelFile));
labels.add(label);
}
// 创建数据集
DataSet dataSet = new DataSet(images.toArray(new INDArray[0]), labels.stream().mapToDouble(i -> i).toArray());
// 数据归一化
DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
scaler.fit(dataSet);
scaler.transform(dataSet);
return new ListDataSetIterator(dataSet, 32);
}
}
在这个示例中，我们使用NativeImageLoader加载图像文件，并将其转换为 INDArray 格式。然后，我们读取标签文件，获取每个图像的标签类别。最后，我们创建一个 DataSet 对象，并使用ImagePreProcessingScaler进行数据归一化。
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2. 模型构建与训练
接下来，我们构建一个卷积神经网络模型，并使用加载的数据进行训练。以下是一个示例代码：
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();
// 添加卷积层
builder.layer(0, new ConvolutionLayer.Builder(5, 5)
.nIn(3)
.stride(1, 1)
.nOut(32)
.activation(Activation.RELU)
.convolutionMode(ConvolutionMode.Same)
.build());
// 添加池化层
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());
// 添加更多卷积层和池化层
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());
// 添加全连接层
builder.layer(4, new DenseLayer.Builder()
.nOut(1024)
.activation(Activation.RELU)
.build());
// 添加输出层
builder.layer(5, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
.nOut(10) // 假设共有 10 种交通标志类别
.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();
}
}
}
在这个示例中，我们使用NeuralNetConfiguration.Builder构建一个卷积神经网络模型。模型包含多个卷积层、池化层、全连接层和输出层。我们使用WeightInit.XAVIER初始化权重，并设置了一些超参数，如学习率、正则化系数等。
然后，我们使用MultiLayerNetwork的 fit 方法对模型进行训练。
3. 预测与结果展示
最后，我们可以使用训练好的模型对新的交通标志图像进行预测，并展示结果。以下是一个示例代码：
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) {
// 加载图像并进行预处理
NativeImageLoader imageLoader = new NativeImageLoader(32, 32, 3);
INDArray image = imageLoader.asMatrix(imageFile);
DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
scaler.transform(image);
// 进行预测
INDArray output = model.output(image);
return Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0);
}
}
在这个示例中，我们使用NativeImageLoader加载新的交通标志图像，并进行数据归一化。然后，我们使用训练好的模型对图像进行预测，返回预测的标签类别。
四、单元测试
为了确保代码的正确性，我们可以编写一些单元测试。以下是一个测试数据加载和模型训练的示例：
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);
}
}
在这个测试中，我们首先构建一个模型，然后测试数据加载和模型训练的方法。我们使用assertNotNull断言来确保数据加载和模型训练的结果不为空。
五、预期输出
当我们运行交通标志识别系统时，预期的输出是对输入的交通标志图像进行准确的分类。例如，如果输入一个限速标志的图像，系统应该输出对应的标签类别，如 “限速标志”。
六、参考资料文献
Deeplearning4j 官方文档
Spring Boot 官方文档
《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著）
作者：月下独码
来源：blog.csdn.net/lilinhai548/article/details/142851333
项目包含2个版本：
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