大视场目标检测与识别算法研究进展

"大视场域的目标检测与识别算法综述" 本文主要探讨了大视场域（Large Field of View, LFOV）中的目标检测与识别算法，这对于信息化战争和安全监控等领域具有重要意义。作者从相机成像模型、图像成像质量和目标物体的非对称性三个方面分析了在LFOV环境下进行目标检测与识别所面临的挑战。随着全景视觉传感设备的发展，LFOV因其广阔视野在安防和军事应用中得到广泛应用。 根据是否进行畸变校正预处理，文章将当前的LFOV目标检测与识别算法分为两大类：基于畸变校正的目标检测与识别算法和基于原始LFOV图像的目标检测与识别算法。畸变校正是针对由广角镜头产生的图像扭曲现象进行的修正，对于提高后续处理的准确性至关重要。 第一类算法，基于畸变校正的目标检测与识别，通常先通过数学模型对图像进行校正，消除失真，然后利用传统的或深度学习的目标检测方法如YOLO、Faster R-CNN等进行目标定位和识别。这种方法的优势在于可以减少失真对检测精度的影响，但校正过程可能会导致信息损失和计算复杂度增加。 第二类算法，基于原始LFOV图像的目标检测与识别，直接在未校正的图像上进行处理。这类方法往往需要设计适应大视场特征的检测框架，例如利用分块策略、环形结构的特征提取网络等，以克服图像边缘的严重失真。虽然避免了校正带来的问题，但需要解决非线性失真对特征提取和匹配的挑战。 通过对这两类算法的全面梳理，文章揭示了它们在处理LFOV图像时的共性和差异。统一性主要体现在都需要考虑视场的宽广对图像质量和目标检测性能的影响，而差异性则体现在是否校正畸变以及如何应对校正或不校正带来的问题。 作者还对这些算法的未来发展进行了展望。随着深度学习技术的进步，可能会出现更高效的校正方法和更适合LFOV图像的检测网络。此外，多模态融合、实时性优化和鲁棒性增强也是未来研究的重要方向。 关键词：图像处理、目标检测与识别、大视场图像、畸变校正 这篇综述文章为LFOV目标检测与识别领域的研究者提供了深入理解现有方法和探索未来趋势的参考，对于进一步提升大视场环境下的目标感知与识别能力具有指导意义。