深度学习在机器人目标识别与跟踪中的应用

深度学习算法的迭代速度越来越快，在图像处理和目标对象识别方面的突破已经非常显著。不管是判断检测对象的类型，还是定位它所在的具体方位，深度学习算法给出的准确率都远远甩开了传统机器学习方法。目前，机器人技术被划分为工程和科学两个跨学科分支，涵盖计算机科学、机械工程、电子信息工程等多个领域。机器人的设计、制造、运动规划控制、传感器反馈以及信息处理等技术系统，都在这个领域里交织延伸。机器人视觉更是当下研究生阶段的热门方向，主要涉及机器人对目标环境对象的视觉信息处理以及图像处理。从工程角度看，它相当于替人类装上了一双“电子眼”，让机器人能够代替我们完成那些高危任务。

智能化社会往前推进的同时，计算机视觉和机器人这类人工智能前沿技术得到了学术界和产业界的广泛关注，对我国工业领域和社会生活都产生了巨大贡献。眼下，移动智能体的自主能力成了主流研究方向。移动智能体不仅要能实现完全自主的运动，还得具备感知周边环境信息、剖析动态环境、判断危险环境并执行应对动作的能力。跟人眼相比，目前移动智能体的视觉判断速度偏慢，精确度也不够高，智能体很难在短时间内做出精准判断。日常生活中，人们光凭所见景象或视频，就能快速获取目标物体的位置、外形、大小等大致信息，视觉反馈到大脑后几乎不需要过多思考就能锁定目标。比如开车时，我们必须及时判断前方和两侧的路况。因此，对于智能体而言，一个速度快、精确度高的多目标识别算法就显得至关重要。好的算法能提升智能体的自主能动性，让它精确感知周边环境，再结合传感器做出及时准确的判断。所以，实时性和准确性正是当前自主移动智能体开发中的关键指标。

智能体对目标的识别与跟踪，在工业生产、侦察安防以及人们的日常生活中都有广泛的应用前景，同时也是机器人领域的重要研究方向。深度学习的飞速发展，加上工业相机、激光雷达等传感技术的不断提升，为目标识别打下了扎实的基础。本文基于深度学习方法，对机器人的目标识别和跟踪展开了研究。

1 深度学习目标识别算法国内外研究现状

国内对目标识别技术的研究相比西方国家起步要晚一些。上世纪八十年代，相关科研工作者提出了将反向传播算法用于神经网络，并首次提出了卷积神经网络的概念。

随着时代的推进，Krizhevsky等人提出了基于深度学习的卷积神经网络目标识别算法。该算法在著名的ImageNet数据集上，检测效果比第二名手工特征提取算法高出了十几个百分点，在当时拿到了最佳成绩。深度学习也借助ILSVC赛事的推动快速升温，赛事对目标识别提出了明确要求，大量学者开始运用热门的深度学习技术去攻克目标识别算法。

如今，全球不少高校都专门设立了人工智能与计算机视觉研究实验室，成功开发出了许多运用目标识别算法的实用软件。此外，微软等知名公司也开始投入大量资金和精力进行智能识别研究，目标识别算法逐步在工业生产中落地应用。

国内在目标识别和深度学习研究上起步虽晚，但近几年的发展势头迅猛。在一大批优秀科研技术人员的努力下，取得了丰硕成果，涌现出了大疆、科大讯飞等一批相关产业的科技公司。

2 机器人视觉国内外研究现状

机器视觉技术最早诞生于欧美及日本等国家，最早一批有影响力的机器视觉产业公司也集中在这些地方——比如光源供应商日本Moritex、镜头厂家美国Na vitar、德国Schneider等。不难看出，在上个世纪，欧美等发达国家在该技术上占据着超前的地位。

直到上世纪九十年代初，我国也开始涌现出不少与视觉技术相关的公司，覆盖了车牌自动识别、材料表面缺陷检测等工业及生活领域。不过当时产品本身存在一些问题，市场需求也不大。直到九八年以后，机器视觉技术才在国内得到重视。进入新世纪后，许多企业开始有针对性地根据当下需求确定机器视觉技术方案，并自主研发相关科研技术。近年来，在政府的大力支持引导下，我国的机器视觉行业迎来了空前的发展。

3 目标识别与跟踪技术的发展

1 深度学习主流算法结构

1.1 卷积神经网络

21世纪初期，卷积神经网络主要应用于任务分配和视觉识别。图像分类是机器从图像中提取特征并辨别类别的问题。新型的CNN神经网络架构呈现出多个网络或多种网络级联组合应用的新态势，神经形态的快速进化为纷繁复杂的科研领域提供了智能高效的数据分析手段。卷积神经网络（CNN）是用于识别和分类图像等高维数据的新兴技术，计算成本相对较低，准确性较高。CNN的隐藏层包括卷积层和池化层，这些层可以提取图像的潜在特征，并通过训练映射输入图像与输出类别之间的函数关系。换句话说，它们可以从人工分类中学习分类标准。

1.2 RBM（受限玻尔兹曼机）

过去十年中，RBM的理论和应用得到了广泛研究。以图像处理为例，最早的RBM只适用于处理二值图像。为了处理真实图像，研究者提出了一系列RBM变体，如高斯二进制RBM（GRBM）、协方差RBM（cRBM）、均值和协方差RBM（mcRBM）以及尖峰板RBM（ssRBM）。受限玻尔兹曼机是具有二分交互作用的概率图模型，其中一个特征是，给定隐藏单元的状态时，观察到的单位是独立的，反之亦然。这是由交互图的二部性决定的，且不依赖于单元的状态空间。通常RBM用二进制单位来定义，但也考虑了连续、离散和混合类型单位。

1.3 AE（自动编码器）

自编码器是一类人工神经网络，由编码器和解码器两个主要组件组成。编码器是一组神经层，将输入的原始维度限制为一个更小的维度（称为潜在空间）；解码器是一组层，目的是将潜在空间扩展回输入的原始维度。自动编码器通常使用反向传播算法训练，所需输出与输入相同，因此它是一种无监督学习方法。

1.4 RNN（循环神经网络）

循环神经网络（RNN）对于处理数据的顺序性质至关重要，时间序列数据就是典型示例。RNN拥有具有循环连接的神经元，这些连接用作记忆，使RNN能够从顺序数据中学习时间动态性。目前，LSTM神经网络模型在人类活动识别方面表现出最先进的性能。

2 目标识别算法模型

Wenling Xue等学者为了减少不同天气条件的影响，提出了一种新方法GMM来模拟包含不同天气数据的目标。高斯分量密度的加权和可用于表示GMM，GMM是参数概率密度函数。GMM可用于在不同天气条件下拟合目标的特性，功能数量越多，系统性能越高。为了估计GMM参数，他们使用了训练有素的先前模型和训练数据。GMM围绕用于检测的最佳似然比测试构建，采用简单但有效的贝叶斯适应模型来推导天气影响。与SVM相比，GMM的识别率有所提高，但仍面临如何选择正确阈值以及如何对背景噪声建模以提高识别率等问题。Fan Zhang等学者提出了一种改进的YOLO深度学习模型，自动识别玉米叶片的气孔，并采用熵率超像素算法对气孔参数进行精确测量。根据气孔图像数据集的特点，他们对YOLOv5的网络结构做了修改，在不影响识别性能的前提下大大缩短了训练时间。优化后的YOLO深度学习模型中的预测因子降低了误检率。同时，根据气孔物体的特点，简化了16倍和32倍的下采样层，提高了识别效率。实验证明该方法快速可靠。Hui Zeng等学者对非结构化网络物理系统环境下的交际机器人多模态感知模型进行了构建，改进的PSOBT-SVM在保持SVM分类器数量不变的情况下优化了分类精度，并证明了其在多模态触觉信号分类方面的准确性。

3 目标识别和跟踪技术

运动物体检测就是识别给定区域中物体的物理运动。过去几年，移动物体检测因在视频监控、人体运动分析、机器人导航、事件检测、异常检测、视频会议、交通分析和安防等方面的广泛应用而备受关注。同时，运动目标检测是计算机视觉和视频处理领域非常重要且有效的研究课题，因为它是视频目标分类和视频跟踪等复杂过程的关键步骤。因此，从给定的视频帧序列中识别移动对象的实际形状变得十分重要。然而，动态场景变化、光照变化、阴影存在、伪装和引导问题等各种挑战，让这一任务变得棘手。帧间差分法是检测运动物体最常用的方法，它分别计算当前帧与前一连续帧、当前帧与下一连续帧之间的差异，再选择两个不同帧之间的最大像素强度值，然后将得到的差异帧划分为不重叠的块，计算每个块的强度总和与平均值，最后利用阈值和强度平均值找出每个块的前景和背景像素。

帧间差分法的缺点在于目标细节识别中比较粗糙。传统的帧间差分法对阈值的选择范围要求较高，阈值不合理的话，检测效果就不理想，轮廓不清晰、有破损。不过帧间差分算法相对简单、速度快、易于硬件实现，能够适应实时性要求高的应用环境，因此具有很强的实用性。

可以在帧间差分算法的基础上提出一种优化改进的目标检测与跟踪算法，构建两次区域限定与Kalman滤波算法融合的检测方法。该算法能够迅速、准确地提取目标区域，且对目标位置具有较高的可预测性。

4 基于深度学习的机器人目标识别和发展趋势

目标检测是计算机视觉、深度学习、人工智能等领域的核心任务，也是更复杂计算机视觉任务（如目标跟踪、事件检测、行为分析和场景语义理解）的重要前提。它旨在从图像中定位感兴趣的目标，准确确定其类别，并为每个目标给出边界框。目前已广泛应用于汽车自动驾驶、视频图像检索、智能视频监控、医学图像分析、工业检测等领域。传统的人工提取特征检测算法主要包括预处理、窗口滑动、特征提取、特征选择、特征分类和后处理六个步骤，一般针对特定的识别任务。它的缺点主要是数据量小、可移植性差、没有针对性、时间复杂度高、窗口冗余、对多样性变化缺乏鲁棒性，只在特定的简单环境下才能发挥良好性能。目标检测作为计算机视觉中最基本且最具挑战性的问题之一，近年来备受关注。基于深度学习的检测算法已经被广泛应用在很多领域，但深度学习还有一些问题有待探索：

• 减少对数据的依赖。
• 实现小物体的高效检测。
• 多类别目标检测的实现。

如今随着科学技术的进步，以前很多机器视觉领域的技术都得到了长足的发展，但在某些方面仍存在不足。比如机器人的目标识别方面：机器人在识别物体时，大目标通常能正常检出，但小目标受限于目标大小和周围环境影响，容易出现漏检等情况。在目标跟踪方面，专门应用于目标跟踪任务的训练集较少，无法适应当前多变的跟踪环境来完成训练任务。当前的训练模型受限于目标的遮挡、外观的强烈变化等问题，使得算法无法实现长时间的精确跟踪。此外，跟踪时由于外界因素影响，可能会出现一些相似对象，从而导致跟踪出现错误。

可以期待的是，随着人们对机器视觉领域的不断深入研究，未来会有越来越多的基于深度学习的方法去优化目标跟踪任务中间出现的各种问题——比如采用大规模视频数据集进行离线训练等。在目标识别领域，未来也将降低环境对检测的影响，更精准地检测各种大小的目标，并最终将两种技术更好地结合在一起，应用到机器人技术的方方面面。

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