# AI-Driver

**Repository Path**: leonarial/ai-driver

## Basic Information

- **Project Name**: AI-Driver
- **Description**: 基于联邦学习的自动驾驶目标检测系统
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-12-16
- **Last Updated**: 2025-04-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 自动驾驶目标检测系统

基于YOLOv5的联邦学习目标检测系统，实现了数据隐私保护下的分布式训练和在线目标检测功能。

## 项目结构

```
├── web/                    # Web应用目录
│   ├── app.py             # Web服务器应用
│   ├── templates/         # 前端模板
│   │   ├── index.html    # 检测系统主页面
│   │   ├── login.html    # 用户登录页面
│   │   └── dashboard.html # 数据分析面板
│   ├── static/           # 静态资源目录
│   │   └── images/       # 图表和图像资源
│   ├── schema.sql        # 数据库结构定义
│   └── results/          # 检测结果存储目录
├── models/                # 模型存储目录
│   ├── client_A.pt       # 客户端A的模型
│   ├── client_B.pt       # 客户端B的模型
│   ├── client_C.pt       # 客户端C的模型
│   └── client_D.pt       # 客户端D的模型
├── yolov5/               # YOLOv5核心代码
├── train.py              # 训练脚本
├── evaluate.py           # 模型评估脚本
├── data_partition.py     # 数据预处理脚本
├── client.py             # 客户端脚本
└── server.py             # 服务器脚本
```

## 环境要求

- Python 3.8+
- PyTorch 1.7+
- Flask
- MySQL数据库
- YOLOv5 环境
- OpenCV
- 其他依赖项：socket, json, struct, subprocess, shutil, werkzeug

## 功能特性

### 1. 数据预处理
- KITTI数据集分割
- Non-IID数据分布
- 自动标签格式转换（KITTI到YOLO）
- 训练集和验证集自动划分

### 2. 联邦学习训练
- 支持多客户端独立训练
- 自适应批次大小
- 余弦学习率调度
- 标签平滑
- 早停机制
- 定期模型保存

### 3. 在线检测系统
- 用户认证与登录系统
- 支持图片和视频文件上传
- 拖拽式文件上传界面
- 多模型并行检测
- 实时显示检测结果
- 支持检测结果下载
- 历史记录管理

### 4. 数据分析面板
- 模型性能可视化
- PR曲线、F1曲线分析
- P曲线、R曲线分析
- 混淆矩阵展示
- 检测结果统计

## 使用说明

### 1. 数据准备
```bash
python data_partition.py
```
- 自动划分训练集和验证集（默认比例0.8:0.2）
- 为每个客户端生成数据集配置文件
- 自动转换标签格式

### 2. 模型训练
```bash
python train.py
```
训练参数：
- batch-size: -1（自适应）
- epochs: 100
- 学习率策略：余弦调度
- 标签平滑：0.05
- 早停耐心值：10
- 保存周期：每20轮

### 3. 模型评估
```bash
# 无需运行，集成在服务器脚本中
python evaluate.py
```
评估参数：
- batch-size: 32
- conf-thres: 0.001
- iou-thres: 0.65
- 支持多模型同时评估

### 4. 联邦学习服务
```bash
# 启动服务器
python server.py

# 启动客户端（新终端）
python client.py
```
网络配置：
- 服务器地址：localhost
- 端口：12345

### 5. Web检测系统

1. 初始化数据库：
```bash
mysql -u root -p < web/schema.sql
```

2. 启动服务：
```bash
cd web
python app.py
```

3. 访问系统：
```
http://localhost:5000
```

4. 登录系统：
   - 默认管理员账号：admin
   - 默认密码：admin123
   - 或注册新用户

5. 使用功能：
   - 文件上传：支持拖拽或点击选择
   - 支持格式：jpg, jpeg, png, bmp, mp4, avi, mov
   - 文件大小：最大50MB
   - 结果查看：自动显示检测结果
   - 结果下载：支持检测结果文件下载
   - 数据分析：点击顶部导航栏切换到数据分析面板

## 系统配置

### 目录配置
- YOLO路径：/root/Driver/yolov5
- 模型存储：/root/Driver/models
- 检测结果：/root/Driver/web/results

### 服务器配置
- Web服务器：127.0.0.1:5000
- 联邦学习服务器：localhost:12345

### 数据库配置
- 数据库名：driver_auth
- 用户表：users
- 默认管理员：admin