目标检测的基础学习 1 （23.10.17）

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问题

拆除运输机器人身上的摄像头，利用工厂中的摄像头进行状态获取和碰撞检测是可行的。以下是解决办法的一般步骤：

  1. 布置工厂中的摄像头：根据需要，在工厂内合理布置摄像头，以覆盖机器人运输的区域。确保摄像头的位置和角度能够提供足够的视野。

  2. 图像处理和目标识别：利用计算机视觉技术对摄像头捕获的图像进行处理和分析，识别出机器人的位置、前进方向和运行轨迹等信息。可以使用目标检测、目标跟踪或者深度学习等方法进行图像处理和目标识别。

  3. 碰撞检测：通过对机器人位置和行进轨迹的监测，结合工厂内其他机器人的状态信息，实现碰撞检测功能。当系统检测到机器人之间可能发生碰撞的情况时，及时做出相应的预警或避免措施。

  4. 路径规划：基于机器人的位置和目标位置，使用路径规划算法确定机器人的最佳运动路径，避开其他机器人和障碍物，以实现高效而安全的运输。常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。

  5. 控制与执行：根据路径规划的结果，将机器人的控制指令发送给机器人系统，驱动机器人按照规划路径进行运输。可以使用无线通信或者局域网等方式将指令传输给机器人。

需要注意的是，在利用工厂中的摄像头进行状态获取时，可能会受到光线、遮挡等因素的影响，因此需要针对实际情况进行调试和优化，确保系统的稳定性和可靠性。

目标检测与目标跟踪的区别

目标检测和目标跟踪都属于计算机视觉领域中的目标识别技术，但两者有明显的区别。

目标检测是指在图像或视频流中找到并定位物体的过程。它需要对图像或视频流进行全局分析，找到所有可能存在的物体，并将其位置框选出来。在这个过程中，需要使用一些特征提取、分类器训练等技术，以达到高精度的检测结果。常见的目标检测算法包括基于深度学习的YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等。

目标跟踪是指在给定目标的_初始位置后_，利用连续帧之间的相似性关系，在后续帧中跟踪目标的过程。它的主要任务是在不同的帧中持续地追踪同一个目标。目标跟踪算法分为在线跟踪和离线跟踪两种，前者根据当前帧与前一帧之间的相似度实时跟踪目标，后者则需要预先处理整个视频流以得到更准确的跟踪结果。常见的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波的TLD（Tracking-Learning-Detection）、基于模板匹配的MOSSE等。

总的来说，目标检测和目标跟踪的应用场景和目的不同。目标检测适用于识别图像或视频流中的物体，它需要对整个图像或视频进行分析；而目标跟踪适用于在已知物体初始位置的情况下，在多个连续帧中跟踪该物体的运动轨迹。

1 基础概念

1.1：什么是目标检测

目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，其任务就是找出图像中所有感兴趣的目标，确定他们的类别和位置。由于各类不同物体有不同的外观，姿态，以及不同程度的遮挡，加上成像是光照等因素的干扰，目标检测一直以来是一个很有挑战性的问题。

目标检测任务主要可以分为四个小任务：

（1）分类classification：给定一张图像，要知道里面包含什么类别的目标。

（2）定位location：给定这个目标在图像中的位置。

（3）检测detection：定位出目标的位置并判断这个目标的类别。

（4）分割segmentation：确定每个像素属于哪个目标或者场景。

综上所述，目标检测是一个分类、回归问题的叠加。

1.2.：核心问题 

（1）分类问题：即图片（或某个区域）中的图像属于哪个类别。

 （2）定位问题：目标可能出现在图像的任何位置。 

 （3）大小问题：目标有各种不同的大小。

 （4）形状问题：目标可能有各种不同的形状。

1.3.：目标检测算法分类

  1. 基于传统机器学习的目标检测算法：

    • Haar特征与级联分类器：通过提取Haar特征并使用AdaBoost算法训练级联分类器来检测目标。
    • HOG特征与支持向量机（SVM）：使用方向梯度直方图（HOG）特征提取算法和SVM进行目标检测。

  2. 基于深度学习的目标检测算法：

    • R-CNN系列算法：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，通过候选区域生成与深度卷积神经网络（CNN）进行目标检测。
    • 单发多框检测器（SSD）：使用额外的卷积层来生成多尺度特征图并预测目标框和类别。
    • You Only Look Once**（YOLO）系列算法**：将目标检测问题视为回归问题，并使用单个神经网络同时预测目标的类别和边界框。
    • RetinaNet：使用特征金字塔网络（FPN）和焦点损失（focal loss）来解决目标检测中的类别不平衡问题。

  3. 基于单目标跟踪的目标检测算法：

    • 相关滤波器跟踪器（Correlation Filter Tracker）：通过计算目标与模板之间的相关性来进行目标跟踪。
    • 基于深度学习的目标跟踪算法：如Siamese网络、ATOM（Adaptive Decontamination Tracking by Online Learning）等算法，利用神经网络进行目标跟踪。

  4. 基于区域提取的目标检测算法：

    • Selective Search：通过对图像进行分割和合并，生成候选区域来进行目标检测。
    • EdgeBoxes：使用边缘信息和超像素生成候选区域。

 其中基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。 

 1）Tow Stage 先进行区域生成，该区域称之为region proposal（简称RP，一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。 任务流程：特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。 常见tow stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。

 2）One Stage 不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。 任务流程：特征提取--> 分类/定位回归。 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。

1.4 目标检测应用

1）人脸检测  2）行人检测 智能辅助驾驶 智能监控 暴恐检测（根据面相识别暴恐倾向） 移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测 

3）车辆检测 自动驾驶 违章查询、关键通道检测 广告检测（检测广告中的车辆类型，弹出链接） 4）遥感检测 大地遥感，如土地使用、公路、水渠、河流监控 农作物监控 军事检测

1.5 目标检测的原理

目标检测是指在图像或视频中定位和识别出特定目标的任务。其原理可以归纳为以下几个步骤：

  1. 候选区域生成：首先，使用一些方法生成可能包含目标的候选区域。这些方法可以是基于滑动窗口、图像分割、超像素等。

  2. 特征提取：对于每个候选区域，需要从图像中提取适当的特征来描述该区域。常用的特征包括颜色直方图、梯度方向直方图、纹理特征等。在深度学习方法中，可以使用预训练的卷积神经网络（CNN）来提取特征。

  3. 目标分类和定位：将提取到的特征输入到目标分类器中，以判断该候选区域是否包含目标，并同时预测目标的类别。常见的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。在深度学习方法中，可以使用CNN或其他网络结构进行目标分类和定位。

  4. 边界框回归：如果一个候选区域被分类为目标，通常还需要对其边界框进行精细化调整，以更准确地定位目标的位置。这通常通过回归方法来实现，如线性回归、随机森林回归等。

  5. 非极大值抑制：由于生成的候选区域可能存在重叠，为了去除冗余的检测结果，常常使用非极大值抑制（NMS）来选择出置信度较高且不重叠的目标框。

原理的分类（来自其他文章介绍）

目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列，RCNN系列是基于区域检测的代表性算法，YOLO是基于区域提取的代表性算法，另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。

1. 候选区域产生

很多目标检测技术都会涉及候选框（bounding boxes）的生成，物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中信息。

1）滑动窗口

通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路：首先对输入图像进行不同窗口大小的滑窗进行从左往右、从上到下的滑动。每次滑动时候对当前窗口执行分类器(分类器是事先训练好的)。如果当前窗口得到**较高的分类概率****，**则认为检测到了物体。对每个不同窗口大小的滑窗都进行检测后，会得到不同窗口检测到的物体标记，这些窗口大小会存在重复较高的部分，最后采用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)的方法进行筛选。最终，经过NMS筛选后获得检测到的物体。 滑窗法简单易于理解，但是不同窗口大小进行图像全局搜索导致效率低下，而且设计窗口大小时候还需要考虑物体的长宽比。所以，对于实时性要求较高的分类器，不推荐使用滑窗法。

2）选择性搜索
① 什么是选择性搜索

滑窗法类似穷举进行图像子区域搜索，但是一般情况下图像中大部分子区域是没有物体的。学者们自然而然想到只对图像中最有可能包含物体的区域进行搜索以此来提高计算效率。选择搜索（selective search，简称SS）方法是当下最为熟知的图像bounding boxes提取算法，由Koen E.A于2011年提出。 选择搜索算法的主要思想：图像中物体可能存在的区域应该是有某些相似性或者连续性区域的。因此，选择搜索基于上面这一想法采用子区域合并的方法进行提取bounding boxes。首先，对输入图像进行分割算法产生许多小的子区域。其次，根据这些子区域之间相似性(相似性标准主要有颜色、纹理、大小等等)进行区域合并，不断的进行区域迭代合并。每次迭代过程中对这些合并的子区域做bounding boxes(外切矩形)，这些子区域外切矩形就是通常所说的候选框。

② 选择搜索流程

  • step0：生成区域集R
  • step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…}
  • step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R
  • step3：从S中移除所有与step2中有关的子集
  • step4：计算新集与所有子集的相似度
  • step5：跳至step2，直至S为空

③ 选择搜索优点

  • 计算效率优于滑窗法
  • 由于采用子区域合并策略，所以可以包含各种大小的疑似物体框
  • 合并区域相似的指标多样性，提高了检测物体的概率

2. 数据表示 经过标记后的样本数据如下所示：

预测输出可以表示为:

其中，Pc为预测结果的置信概率，b x,b y,b w, b h为边框坐标，C1,C2,C3为属于某个类别的概率。通过预测结果、实际结果，构建损失函数。损失函数包含了分类、回归两部分组成。

3. 效果评估

使用IoU（Intersection over Union，交并比）来判断模型定位的好坏。所谓交并比，是指预测边框、实际边框交集和并集的比率，一般约定0.5为一个可以接受的值。

以下是各种比例交并比的直观感受：

4. 非极大值抑制

预测结果中，可能多个预测结果间存在重叠部分，需要保留交并比最大的、去掉非最大的预测结果，这就是非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简写作NMS）。如下图所示，对同一个物体预测结果包含三个概率0.8/0.9/0.95，经过非极大值抑制后，仅保留概率最大的预测结果。

5. 多尺度检测
1）特征金字塔

特征金字塔（Feature Pyramid Network，简称FPN）指由不同大小的特征图构成的层次模型，主要用于在目标检测中实现多尺度检测。大的特征图适合检测较小的目标，小的特征图适合检测大的目标

卷积神经网络输出特征图上的像素点，对应在原始图像上所能看到区域的大小称之为“感受野”，卷积层次越深、特征图越小，特征图上每个像素对应的感受野越大，语义信息表征能力越强，但是特征图的分辨率较低，几何细节信息表征能力较弱；特征图越大，特征图上每个像素对应的感受野越小，几何细节信息表征能力强，特征图分辨率较高，但语义表征能力较弱。为了同时获得较大特征图和较小特征图的优点，可以对特征图进行融合。

2）特征融合 

add：对小的特征图进行上采样，上采样至与大特征图相同大小，进行按元素相加 

concat：按照指定的维度进行连接

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