基于麻雀算法的车道线检测

项目背景：

       有个大学同学根据导师的要求，想在车道线识别中加入麻雀搜索算法，求我帮做，项目结果要求不高，只是要在车道线检测中加入该算法。我大致分析了一下，当时我的思路是，使用麻雀算法对捕捉到的每一帧图像进行自适应灰度化或者自适应图像增强，然后结合opencv的图像处理知识进行车道线识别。后查阅资料发现，该算法比较新，是2020年才提出的优化算法，可参考资料比较少而且大部分收费，因此，仅仅是实现了车道检测和算法的相关验证，二者并没有很好的融合，所以项目并没有完成。不过还是想分享一下自己的研究成果。

麻雀算法的python代码function.py：

import numpy as np
class funtion():
    def __init__(self):
        print("starting SSA")
def Parameters(F):
    if F=='F1':
        # ParaValue=[-100,100,30] [-100,100]代表初始范围，30代表dim维度
        ParaValue = [-100,100,30]

    elif F=='F2':
        ParaValue = [-10, 10, 30]

    elif F=='F3':
        ParaValue = [-100, 100, 30]

    elif F=='F4':
        ParaValue = [-100, 100, 30]

    elif F=='F5':
        ParaValue = [-30, 30, 30]

    elif F=='F6':
        ParaValue = [-100,100,30]
    return ParaValue
# 标准测试函数采用单峰测试函数（Dim = 30），计算适应度
def fun(F,X):  # F代表函数名，X代表数据列表
    #print('F的值为：',F,'X的值是：',X)
    if F == 'F1':
        O = np.sum(X*X)

    elif F == 'F2':
        O = np.sum(np.abs(X))+np.prod(np.abs(X))

    elif F == 'F3':
        O = 0
        for i in range(len(X)):
            O = O+np.square(np.sum(X[0:i+1]))


    elif F == 'F4':
        O = np.max(np.abs(X))

    elif F=='F5':
        X_len = len(X)
        O = np.sum(100 * np.square(X[1:X_len] - np.square(X[0:X_len - 1]))) + np.sum(np.square(X[0:X_len - 1] - 1))

    elif F == 'F6':
        O = np.sum(np.square(np.abs(X+0.5)))
    return O


# 对超过边界的变量进行去除
def Bounds(s,Lb,Ub):
    temp = s
    for i in range(len(s)):
        if temp[i]<Lb[0,i]:
            temp[i]=Lb[0,i]
        elif temp[i]>Ub[0,i]:
            temp[i]=Ub[0,i]

    return temp

# pop是种群，M是迭代次数，f是用来计算适应度的函数
# pNum是生产者
def SSA(pop,M,c,d,dim,f):
    #global fit
    P_percent=0.2
    pNum = round(pop*P_percent)  # 生产者的人口规模占总人口规模的20%
    lb = c*np.ones((1,dim))  # 生成1*dim的全1矩阵，并全乘以c；lb是下限
    ub = d*np.ones((1,dim))  # ub是上限
    X = np.zeros((pop,dim))  # 生成pop*dim的全0矩阵，代表麻雀位置
    fit = np.zeros((pop,1))   # 适应度值初始化

    for i in range(pop):
        X[i,:] = lb+(ub-lb)*np.random.rand(1,dim)  # 麻雀属性随机初始化初始值
        fit[i,0] = fun(f,X[i,:])  # 初始化最佳适应度值


    pFit = fit  #最佳适应度矩阵
    pX = X  # 最佳种群位置
    fMin = np.min(fit[:,0]) # fMin表示全局最优适应值，生产者能量储备水平取决于对个人适应度值的评估
    bestI = np.argmin(fit[:,0])
    bestX = X[bestI,:] # bestX表示fMin对应的全局最优位置的变量信息
    Convergence_curve = np.zeros((1,M))  # 初始化收敛曲线
    for t in range(M): # 迭代更新
        sortIndex = np.argsort(pFit.T)  # 对麻雀的适应度值进行排序，并取出下标
        fmax = np.max(pFit[:,0])  # 取出最大的适应度值
        B = np.argmax(pFit[:,0])  # 取出最大的适应度值得下标
        worse = X[B,:]  # 最差适应度

        r2 = np.random.rand(1) # 预警值
        # 这一部位为发现者（探索者）的位置更新
        if r2 < 0.8: # 预警值较小，说明没有捕食者出现
            for i in range(pNum):
                r1 = np.random.rand(1)
                X[sortIndex[0,i],:] = pX[sortIndex[0,i],:]*np.exp(-(i)/(r1*M))  # 对自变量做一个随机变换
                X[sortIndex[0,i],:] = Bounds(X[sortIndex[0,i],:],lb,ub)  # 对超过边界的变量进行去除
                fit[sortIndex[0,i],0] = fun(f,X[sortIndex[0,i],:])   # 算新的适应度值
        elif r2 >= 0.8: # 预警值较大，说明有捕食者出现威胁到了种群的安全，需要去其它地方觅食
            for i in range(pNum):
                Q = np.random.rand(1)  # 也可以替换成  np.random.normal(loc=0, scale=1.0, size=1)
                X[sortIndex[0,i],:] = pX[sortIndex[0,i],:]+Q*np.ones((1,dim))  # Q是服从正态分布的随机数。L表示一个1×d的矩阵
                X[sortIndex[0,i],:] = Bounds(X[sortIndex[0,i],:],lb,ub)
                fit[sortIndex[0,i],0] = fun(f,X[sortIndex[0,i],:])
        bestII = np.argmin(fit[:,0])
        bestXX = X[bestII,:]


        #  这一部位为加入者（追随者）的位置更新
        for ii in range(pop-pNum):
            i = ii+pNum
            A = np.floor(np.random.rand(1,dim)*2)*2-1
            if i > pop/2:  #  这个代表这部分麻雀处于十分饥饿的状态（因为它们的能量很低，也就是适应度值很差），需要到其它地方觅食
                Q = np.random.rand(1)  # 也可以替换成  np.random.normal(loc=0, scale=1.0, size=1)
                X[sortIndex[0,i],:] = Q*np.exp(worse-pX[sortIndex[0,i],:]/np.square(i))
            else:  # 这一部分追随者是围绕最好的发现者周围进行觅食，其间也有可能发生食物的争夺，使其自己变成生产者
                X[sortIndex[0,i],:] = bestXX+np.dot(np.abs(pX[sortIndex[0,i],:]-bestXX),1/(A.T*np.dot(A,A.T)))*np.ones((1,dim))
            X[sortIndex[0,i],:] = Bounds(X[sortIndex[0,i],:],lb,ub)
            fit[sortIndex[0,i],0] = fun(f,X[sortIndex[0,i],:])

        # 这一部位为意识到危险（注意这里只是意识到了危险，不代表出现了真正的捕食者）的麻雀的位置更新
        # np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是5，步长为1。
        # 一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1
        arrc = np.arange(len(sortIndex[0,:]))
        #c=np.random.shuffle(arrc)
        # 这个的作用是在种群中随机产生其位置（也就是这部分的麻雀位置一开始是随机的，意识到危险了要进行位置移动，
        #  处于种群外围的麻雀向安全区域靠拢，处在种群中心的麻雀则随机行走以靠近别的麻雀）
        c = np.random.permutation(arrc)  # 随机排列序列
        b = sortIndex[0,c[0:20]]
        for j in range(len(b)):
            if pFit[sortIndex[0,b[j]],0] > fMin:
                X[sortIndex[0,b[j]],:] = bestX+np.random.rand(1,dim)*np.abs(pX[sortIndex[0,b[j]],:]-bestX)
            else:
                X[sortIndex[0,b[j]],:] = pX[sortIndex[0,b[j]],:]+(2*np.random.rand(1)-1)*np.abs(pX[sortIndex[0,b[j]],:]-worse)/(pFit[sortIndex[0,b[j]]]-fmax+10**(-50))
            X[sortIndex[0,b[j]],:] = Bounds(X[sortIndex[0,b[j]],:],lb,ub)
            fit[sortIndex[0,b[j]],0] = fun(f,X[sortIndex[0,b[j]]])
        for i in range(pop):

            if fit[i,0] < pFit[i,0]:
                pFit[i,0] = fit[i,0]
                pX[i,:] = X[i,:]
            if pFit[i,0] < fMin:
                fMin = pFit[i,0]
                bestX = pX[i,:]
        Convergence_curve[0,t] = fMin
        #print(fMin)
        #print(bestX)
    return fMin,bestX,Convergence_curve
           

main.py：

import numpy as np
import function as fun
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
def main(argv):
    SearchAgents_no=50 # 麻雀数量初始化
    Function_name='F4' # 标准测试函数
    #Max_iteration=1000  # 最大迭代次数
    Max_iteration=100  # 最大迭代次数
    [lb,ub,dim]=fun.Parameters(Function_name)  # 选择单峰测试函数为Function_name
    [fMin,bestX,SSA_curve]=fun.SSA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,Function_name)
    print(['最优值为：',fMin])
    print(['最优变量为：',bestX])
    thr1=np.arange(len(SSA_curve[0,:]))

    plt.plot(thr1, SSA_curve[0,:])

    plt.xlabel('num')
    plt.ylabel('object value')
    plt.title('line')
    plt.show()
if __name__=='__main__':
	main(sys.argv)
           

迭代结果：

MATLAB的版本代码：

代码内容：

代码可以去此处下载：matlab_SSA.rar_标准测试函数采用单峰测试函数(Dim=30),计算适应度-互联网文档类资源-CSDN下载

运行结果如下：