探索目标检测技术及其在智能视觉中的应用

资源摘要信息:"建科研-智慧眼镜-目标检测-数据增强.zip" 1. 目标检测概念与分类 目标检测是计算机视觉中的核心问题之一，旨在识别图像中的所有感兴趣物体，并确定其类别和位置。计算机视觉中的图像识别任务主要分为四类，包括分类、定位、检测和分割。目标检测涉及分类和定位的综合，既要识别出物体的类别，也要确定其在图像中的位置。 2. 目标检测的核心问题 目标检测的核心问题包括分类问题、定位问题、大小问题和形状问题。分类问题要解决图像中的图像属于哪个类别，定位问题要确定目标可能出现在图像的任何位置，大小问题关注目标的不同尺寸，形状问题则涉及到目标的不同形状。这些因素使得目标检测成为一项复杂而具有挑战性的任务。 3. 目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为Two stage和One stage两类。Two stage方法首先生成区域提议（Region Proposals，简称RP），然后通过卷积神经网络对这些区域进行分类和定位回归。常见的Two stage目标检测算法有R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。One stage方法则直接在网络中提取特征来预测物体的分类和位置，常见的算法包括OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 4. 目标检测的应用 目标检测技术广泛应用于多个领域，包括但不限于： - 人脸检测：应用于智能门控、员工考勤签到、智慧超市、人脸支付、车站机场实名认证、公共安全等场景。 - 行人检测：应用于智能辅助驾驶、智能监控、暴恐检测、移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测等。 - 车辆检测：应用于自动驾驶、违章查询、关键通道检测、广告检测等。 - 遥感检测：应用于大地遥感、农作物监控、军事检测等。 5. 目标检测原理 目标检测原理主要涉及两大系列：RCNN系列和YOLO系列。RCNN系列基于区域检测，而YOLO系列则是基于区域提取。此外，SSD算法是结合了前两个系列的改进版本。在目标检测过程中，候选区域产生是一个关键步骤，常用的产生方式有滑动窗口和基于图像分割与区域生长技术的方法。 6. 候选区域产生技术 滑动窗口技术通过在输入图像上进行不同大小窗口的滑动，来寻找潜在的目标区域。每个窗口通过预训练的分类器进行分类，若分类概率较高，则认为该窗口检测到了物体。不同大小的窗口进行图像全局搜索，效率较低，因此会采用非极大值抑制（NMS）方法进行优化，以减少重复检测并提高检测效率。