【源码】基于PythonPyTorch框架的船舶行为识别系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架开发的船舶行为识别系统。借助LSTM（长短期记忆）模型对船舶行为进行分类，将其分为正常和异常两类，实现了从数据预处理、模型训练、评估到部署的完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据做拆分与归一化处理，利于模型训练与评估。
2. 模型训练：运用PyTorch框架构建基于LSTM的模型，用于船舶行为分类。
3. 模型评估：采用混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC等指标评估模型性能。
4. 模型部署：使用TorchServe框架将训练好的模型部署为RESTful API服务，便于外部调用。

安装使用步骤

前提条件

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 安装项目所需的依赖库： - 安装Anaconda或Miniconda。 - 配置Conda环境并安装PyTorch、TorchServe等依赖库。 2. 准备数据：按照项目要求的数据格式进行整理，并进行数据拆分和归一化处理。 3. 修改配置文件：根据实际情况设置模型参数、数据路径等。

运行训练脚本

shell conda activate <env> # 激活Conda环境 cd <path_to_vbr_project> # 切换到项目路径 nohup python src/train.py & # 开始训练

运行测试脚本

shell conda activate <env> # 激活Conda环境 cd <path_to_vbr_project> # 切换到项目路径 python src/test.py -f <name_of_the_folder_which_contains_trained_model_file>

（可选）运行部署脚本

shell torchserve --start --ncs --model-store model_store --models vbr.mar --ts-config config.properties

注意事项

• 确保安装了正确的Python版本和依赖库。
• 根据实际情况调整模型参数和数据路径。
• 测试模型性能时，确保测试数据独立于训练数据。
• 部署模型时，确保TorchServe环境配置正确。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】