? 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 实现交通标志识别系统
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：
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。
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”。