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LSTM結合Yolo v8對於多隻斑馬魚行為分析系列 第 24 篇

day 24 Lstm結合yolo 對於多隻斑馬魚軌跡圖分析

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今天是第二十四天我們可以寫一個Lstm結合yolo對於多隻斑馬魚的軌跡圖去做分析，以下是程式碼

  1. 多模態數據輸入：除了視頻數據，我們還可以使用其他傳感器數據（如水溫、光照強度等），並將其與視頻中的斑馬魚運動信息相結合。

  2. YOLOv5 檢測與追蹤：基於 YOLOv5，進行實時的斑馬魚檢測，並結合卡爾曼濾波（Kalman Filter）來進行精確的多物體追蹤。

  3. 雙向 LSTM + 注意力機制：利用雙向 LSTM 模型來捕捉斑馬魚運動的時序依賴性，並引入注意力機制來強調重要的時間步。

  4. 強化學習進行行為模式識別：基於預測的斑馬魚運動軌跡，我們可以使用強化學習來進行行為模式的識別和分類，並根據行為特徵進行反向優化。

步驟一：多模態數據輸入

我們首先準備多模態數據，包括視頻數據和其他傳感器數據。將這些數據進行預處理並進行同步，然後送入 YOLO 和 LSTM 模型。

import numpy as np
import cv2

# 假設我們有來自不同傳感器的數據
sensor_data = np.random.rand(1000, 4)  # 例如溫度、光強度等

# YOLO 檢測斑馬魚位置
def yolo_detection(frame):
    # 這裡應該調用事先訓練好的 YOLOv5 模型
    # 簡單返回假設的邊界框
    return [[50, 100, 30, 30], [150, 200, 30, 30]]

# 處理視頻流並進行 YOLO 檢測
cap = cv2.VideoCapture('zebrafish_video.mp4')
all_detections = []
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    detections = yolo_detection(frame)
    all_detections.append(detections)

cap.release()

# 同步處理多模態數據
def synchronize_data(detections, sensor_data):
    # 簡單的同步處理
    return np.hstack([detections, sensor_data[:len(detections), :]])

# 獲取同步後的數據
sync_data = synchronize_data(all_detections, sensor_data)

步驟二：YOLOv5 檢測與卡爾曼濾波追蹤

為了確保對多個斑馬魚的精確追蹤，我們使用卡爾曼濾波進行位置更新與噪聲過濾。

from filterpy.kalman import KalmanFilter

def initialize_kalman_filter():
    kf = KalmanFilter(dim_x=7, dim_z=4)  # 7 個狀態變量，4 個觀察變量
    kf.F = np.array([[1,0,0,0,1,0,0],
                     [0,1,0,0,0,1,0],
                     [0,0,1,0,0,0,1],
                     [0,0,0,1,0,0,0],
                     [0,0,0,0,1,0,0],
                     [0,0,0,0,0,1,0],
                     [0,0,0,0,0,0,1]])  # 狀態轉移矩陣
    kf.H = np.array([[1,0,0,0,0,0,0],
                     [0,1,0,0,0,0,0],
                     [0,0,1,0,0,0,0],
                     [0,0,0,1,0,0,0]])  # 觀察矩陣
    return kf

# 初始化卡爾曼濾波器
kf = initialize_kalman_filter()

def track_fish(detection):
    z = np.array([detection[0], detection[1], detection[2], detection[3]])  # 觀察變量
    kf.predict()  # 預測下一步
    kf.update(z)  # 更新過濾
    return kf.x[:4]  # 返回更新後的位置信息

# 追蹤所有斑馬魚
tracked_positions = []
for det in all_detections:
    tracked_position = [track_fish(d) for d in det]
    tracked_positions.append(tracked_position)

步驟三：雙向 LSTM 結合注意力機制

使用雙向 LSTM 來捕捉斑馬魚軌跡中的時序依賴性，同時引入注意力機制，以加強模型在長時間序列中的性能。

from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Bidirectional, Attention
from keras.models import Model

# 定義雙向 LSTM 模型
def create_bilstm_attention_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    lstm_out = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(inputs)
    attention = Attention()([lstm_out, lstm_out])
    dense_out = Dense(64, activation='relu')(attention)
    outputs = Dense(8)(dense_out)
    
    model = Model(inputs, outputs)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

input_shape = (lookback, 8)
model = create_bilstm_attention_model(input_shape)

# 準備訓練數據集
X_train = np.random.rand(1000, lookback, 8)
Y_train = np.random.rand(1000, 8)

# 訓練模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.2)

步驟四：強化學習進行行為模式識別

使用深度強化學習來識別斑馬魚的行為模式。這裡，我們使用 DQN（Deep Q-Network）來決定斑馬魚在不同情境下的行為模式。

import random
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from collections import deque

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95    # 折扣率
        self.epsilon = 1.0   # 探索率
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma * 
                          np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay
# 訓練 DQN 模型以識別行為模式
state_size = 8  # 包括位置、速度、方向等
action_size = 3  # 假設有三種行為模式
agent = DQNAgent(state_size, action_size)

# 假設有環境交互部分 (類似 gym 環境)
for e in range(1000):
    state = np.random.rand(1, state_size)  # 隨機生成當前狀態
    action = agent.act(state)  # 選擇行為
    reward = random.random()  # 獲得隨機獎勵
    next_state = np.random.rand(1, state_size)  # 生成下一個狀態
    done = e == 999  # 判斷是否結束
    agent.remember(state, action, reward, next_state, done)  # 記錄經驗
    agent.replay(32)  # 使用隨機樣本進行經驗回放以訓練模型


### 1. 多模態數據輸入

```python
sensor_data = np.random.rand(1000, 4)  # 例如溫度、光強度等

這裡生成了一個模擬的傳感器數據矩陣，其中有 1000 個樣本，每個樣本有 4 個特徵（如溫度、光照強度等）。這些數據將與 YOLO 檢測的斑馬魚位置數據進行同步，以提供更豐富的背景信息。

def yolo_detection(frame):
    # 這裡應該調用事先訓練好的 YOLOv5 模型
    return [[50, 100, 30, 30], [150, 200, 30, 30]]

這是個簡單的 YOLO 偵測函數範例，假設我們從每一幀中檢測到兩隻斑馬魚，並返回其邊界框（x, y, w, h）。

cap = cv2.VideoCapture('zebrafish_video.mp4')
all_detections = []
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    detections = yolo_detection(frame)
    all_detections.append(detections)
cap.release()

這程式用來讀取視頻文件，每一幀通過 YOLO 模型進行檢測，並將檢測結果保存到 all_detections 中。

def synchronize_data(detections, sensor_data):
    return np.hstack([detections, sensor_data[:len(detections), :]])

hstack 用於將斑馬魚的檢測數據與傳感器數據在特徵層面上拼接在一起，形成一個多模態輸入矩陣。

2. YOLOv5 檢測與卡爾曼濾波追蹤

卡爾曼濾波用於多物體追蹤，幫助平滑位置變化並提高檢測準確性。

def initialize_kalman_filter():
    kf = KalmanFilter(dim_x=7, dim_z=4)  # 7 個狀態變量，4 個觀察變量
    kf.F = np.array([[1,0,0,0,1,0,0],
                     [0,1,0,0,0,1,0],
                     [0,0,1,0,0,0,1],
                     [0,0,0,1,0,0,0],
                     [0,0,0,0,1,0,0],
                     [0,0,0,0,0,1,0],
                     [0,0,0,0,0,0,1]])  # 狀態轉移矩陣
    kf.H = np.array([[1,0,0,0,0,0,0],
                     [0,1,0,0,0,0,0],
                     [0,0,1,0,0,0,0],
                     [0,0,0,1,0,0,0]])  # 觀察矩陣
    return kf

這裡初始化了卡爾曼濾波器，用於根據觀察到的位置（即邊界框）預測和更新斑馬魚的位置。

def track_fish(detection):
    z = np.array([detection[0], detection[1], detection[2], detection[3]])  # 觀察變量
    kf.predict()  # 預測下一步
    kf.update(z)  # 更新過濾
    return kf.x[:4]  # 返回更新後的位置信息

這個函數使用卡爾曼濾波器進行位置追蹤，每次根據當前觀察值更新預測的斑馬魚位置，然後返回更新後的位置信息。

3. 雙向 LSTM 結合注意力機制

這一部分結合雙向 LSTM 和注意力機制來強化模型的時序預測能力。

from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Bidirectional, Attention
from keras.models import Model

def create_bilstm_attention_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    lstm_out = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(inputs)
    attention = Attention()([lstm_out, lstm_out])
    dense_out = Dense(64, activation='relu')(attention)
    outputs = Dense(8)(dense_out)
    
    model = Model(inputs, outputs)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

這程式定義了一個模型，結合了雙向 LSTM 和注意力機制。Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True)) 使用雙向 LSTM 處理時序數據，並且使用了 Attention() 層來捕捉重要的時間步，進一步增強了模型對時間依賴性的捕捉能力。

X_train = np.random.rand(1000, lookback, 8)
Y_train = np.random.rand(1000, 8)
model.fit(X_train, Y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.2)

這程式生成了一些隨機數據來模擬訓練集，然後用來訓練這個雙向 LSTM + 注意力模型。模型會預測斑馬魚未來的軌跡和行為。

4. 強化學習進行行為模式識別

最後，我們使用深度強化學習來識別斑馬魚的行為模式。這裡使用的是 DQN（深度 Q 網絡）方法。

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95    # 折扣率
        self.epsilon = 1.0   # 探索率
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
        return model

這程式定義了一個 DQN 智能體。DQN 通過狀態（如斑馬魚的位置信息）來決定下一步行為（如游泳、停留等），並通過獎勵函數來優化策略。

for e in range(1000):
    state = np.random.rand(1, state_size)  # 假設隨機生成當前狀態
    action = agent.act(state)  # 選擇行為
    reward = random.random()  # 獲得隨機獎勵
    next_state = np.random.rand(1, state_size)  # 生成下一個狀態
    done = e == 999  # 判斷是否結束
    agent.remember(state, action, reward, next_state, done)  # 記錄經驗
    agent.replay(32)  # 訓練模型

這程式模擬了一個強化學習環境。每次迭代中，DQN 智能體選擇一個行為並得到獎勵，然後記錄這次交互的經驗，最後使用這些經驗來更新 DQN 模型。

總結

這個程式碼結合了多模態數據處理、YOLO 檢測與追蹤、雙向 LSTM 與注意力機制、以及強化學習，形成了一個完整且複雜的斑馬魚行為分析系統。這些技術的組合能夠提升模型在處理時序數據和進行行為模式識別方面的表現。


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    day 26 lstm多隻斑馬魚模型分析
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    Day 27Lstm與Yolo多斑馬魚行為分析介面mock test
  3. 28
    day 28 Lstm結合yolo v8 多隻斑馬魚行為分析效能評估
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    day 29 lstm結合yolo v8對於多隻斑馬魚行為分析
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    day 30 lstm結合yolo v8對於多隻斑馬魚行為分析
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