54、立体视觉与图像分类技术研究

原创于 2025-08-21 09:48:43 发布 · 45 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#立体视觉 # 图像分类 # 机器人导航

大脑与人工智能的交汇专栏收录该内容

63 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

立体视觉与图像分类技术研究

在计算机视觉领域，立体视觉和图像分类是两个重要的研究方向。立体视觉可用于获取场景深度信息，而图像分类则有助于识别不同的表面类型，这些技术在机器人导航等领域有着广泛的应用。

立体视觉算法测试与结果分析

为了测试立体视觉算法，研究人员使用了一个名为 “OutdoorZoom” 的真实立体序列，该序列时长 30 秒，每秒采集 10 帧图像。测试中使用的主要参数为：dec = 128；n = 8；min = 0；max = 255。

通过对 “OutdoorZoom” 场景应用算法，得到了一些具有代表性的结果，具体如下：
| 帧号 | 场景描述 | 深度信息表现 |
| ---- | ---- | ---- |
| 35 | 一个人从右侧进入场景，靠近相机 | 最终输出呈现非常浅的灰色调，表明人离相机近 |
| 50 | 人逐渐远离相机 | 以中间灰度级别表示 |
| 65 | 人远离相机 | 形状以深灰色值呈现 |
| 215 | 一个人走下台阶，同时右侧出现一个物体 | 物体比人稍亮，说明物体离相机更近 |
| 215 - 228 | 行人水平向左行走 | 这些帧中的灰度级别无差异 |
| 245 | 人转身 | 场景中的深度无明显差异 |
| 261 | 人从右侧离开场景 | 输出为非常浅的灰色调，表明人离相机近 |

从这些结果可以看出，在图中（c）行的浅色表示人离相机更近，黑色表示未检测到运动，主要信息集中在（b）和（c）列。

基于运动和立体视觉的深度提取新方法

研究引入了一种基于运动和立体视觉的深度提取新方法，其灵感来源于神经生物学。运动检测表示有助于建立不同运动信息之间的对应关系，该表示基于永久记忆机制，在电荷累积矩阵中计算像素在灰度带之间的跳跃。

这种方法具有两个具体目标：
1. 消除人工视觉系统中的静态信息 ：在动态系统（如机器人视觉）中，环境中的运动信息才是关键，因此消除静态信息非常重要。
2. 更易关联立体视图的运动信息 ：运动在消除对应过程中的歧义方面更具鲁棒性，使得关联来自两个立体视图的运动信息变得更容易。

生物系统通过简单细胞检测运动，充电和放电提供位置和运动的相对信息。在该研究中，永久效应允许保留场景中每个运动的历史记录，并且这种效应简单且已取得了成功的研究成果。

双层多分类器的图像分析与自动表面识别

在图像分析和表面分类方面，研究人员设计了一种基于堆叠泛化范式的双层多分类器系统，旨在帮助移动机器人进行导航任务。

多分类器架构

该系统使用六个标准机器学习算法作为第一层单分类器，在它们的预测基础上诱导一个新模型。第二层测试了八种不同的方法，以获得更好的分类准确性。

第一层分类器包括：
- Table majority
- Ib
- C4.5
- Cn2
- Naive Bayes
- Oc1

第二层分类器包括上述六个以及 NBTree，此外还实验了一种特殊的投票方法作为第二层的第八种范式。

投票方案

为了获得最终决策，采用了一种投票方案，每个分类器的投票（决策）与其错误率成反比加权。设 $E_{ri}$ 为第 $i$ 个分类器的错误率，则其在决策组合中的权重定义为：$W_{i} = 1/E_{ri}$。最终预测类为得票最多的类，即 $C = \arg\max_{j}(O_{j})$，其中 $j$ 属于 {floor, wall, bricks, pladour}，$O_{j} = \sum_{i = 1}^{6} \begin{cases} W_{i} & \text{if } (C_{i} = j) \ 0 & \text{otherwise} \end{cases}$

多分类器构建过程

收集包含超过三百万个标记案例（$n × n$ 方形像素）的数据库。
从数据库中随机抽取 20,000 个案例并分为三组：A（16,000 个案例）、B（2,000 个案例）和 C（2,000 个案例）。
以 A 为训练集，使用六种不同的诱导器构建六个模型。
用 B 集测试这六个模型，将它们的预测与正确类别组合成一个新的数据库。
在这个包含 2,000 个案例的新数据库上运行另一个机器学习诱导器，构建第二层模型。
使用 C 集通过分类器获取错误率，即 C 用于测试新分类器。
重复此过程 30 次，以获得对该方法的可靠验证，并得到 $s_1, s_2, \cdots, s_{30}$ 数据文件及其相应的准确率，以便得出具有统计学意义的结论。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([收集数据库]):::startend --> B(随机抽取20,000个案例):::process
    B --> C(分为A、B、C三组):::process
    C --> D(以A为训练集构建六个模型):::process
    D --> E(用B集测试模型):::process
    E --> F(组合预测与正确类别成新数据库):::process
    F --> G(在新数据库上构建第二层模型):::process
    G --> H(用C集测试新分类器):::process
    H --> I{重复30次?}:::decision
    I -->|否| D
    I -->|是| J([获得数据文件和准确率]):::startend

实验方法

实验使用了配备 Cannon VCC4 相机的 Pioneer 3 双驱动全向机器人，在计算机科学学院大楼的三个不同区域（大厅、实验室和走廊）收集图像。由于光照条件复杂，仅通过 RGB、HSI 或其他颜色表示值难以识别表面。

实验定义了四个类别，对应于环境中占主导地位的四种表面：瓷砖地板、砖墙、木门和蓝色面板。为了提高分类准确性，研究人员选择对 $n × n$ 像素的正方形区域进行标记，而不是对单个像素进行标记。

选择的正方形尺寸为 2×2、3×3、4×4 和 5×5，从子图像中获取所有可能的正方形。不同尺寸正方形的数据库情况如下表所示：
| 表面 | 2×2 | 3×3 | 4×4 | 5×5 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 瓷砖地板（41%） | 1,311,335 | 1,272,792 | 1,242,509 | 1,212,570 |
| 砖墙（25%） | 805,007 | 785,873 | 766,947 | 748,229 |
| 木门（23%） | 730,440 | 715,480 | 700,680 | 686,040 |
| 蓝色面板（11%） | 339,254 | 330,813 | 323,646 | 316,553 |
| 总计（100%） | 3,186,036 | 3,104,958 | 3,033,782 | 2,963,392 |

通过这种双层多分类器系统和实验方法，研究表明该方法在统计上优于标准机器学习方法，为机器人导航中的表面识别提供了更可靠的解决方案。

立体视觉与图像分类技术研究（续）

立体视觉与图像分类技术的优势分析

立体视觉和图像分类技术在上述研究中展现出了显著的优势，这些优势对于相关领域的应用具有重要意义。

立体视觉技术优势

深度信息获取准确 ：通过对“OutdoorZoom”场景的测试可以看出，立体视觉算法能够准确地获取场景中物体的深度信息。从不同帧中人物与相机距离变化所对应的灰度级别变化，能够清晰地判断出物体的远近关系，这为机器人等设备在复杂环境中感知周围物体的位置提供了有力支持。
受神经生物学启发的创新性 ：基于神经生物学的永久记忆机制来进行运动检测和深度提取，是一种创新性的方法。这种方法不仅能够有效地建立不同运动信息之间的对应关系，还能消除人工视觉系统中的静态信息，突出运动信息，这在动态系统中是非常关键的优势。

双层多分类器图像分类技术优势

分类准确性提高 ：通过组合多个分类器的预测结果，并在第二层使用多种方法进行优化，双层多分类器系统在图像分析和表面分类任务中取得了比标准机器学习方法更高的准确性。这对于机器人在导航过程中准确识别不同的表面类型，如瓷砖地板、砖墙、木门和蓝色面板等，具有重要的实际应用价值。
投票方案的合理性 ：采用与分类器错误率成反比的加权投票方案，使得分类能力更强的分类器在最终决策中具有更大的影响力，从而提高了决策的可靠性和准确性。

技术应用场景拓展

立体视觉和图像分类技术的应用场景非常广泛，除了机器人导航，还可以拓展到以下领域。

智能安防领域

入侵检测 ：利用立体视觉技术获取监控场景的深度信息，结合图像分类技术识别不同的物体和人物，能够更准确地检测出是否有非法入侵行为。例如，通过分析人物的运动轨迹和与周围物体的距离，判断其是否进入了禁止区域。
目标跟踪 ：在复杂的监控场景中，立体视觉和图像分类技术可以协同工作，对目标物体进行实时跟踪。通过不断更新目标物体的深度信息和特征分类，确保跟踪的准确性和稳定性。

自动驾驶领域

环境感知 ：自动驾驶车辆需要准确地感知周围环境，包括道路、障碍物、行人等。立体视觉技术可以提供高精度的深度信息，图像分类技术可以识别不同的物体类型，为自动驾驶车辆的决策提供可靠的依据。
路径规划 ：结合深度信息和物体分类结果，自动驾驶车辆可以更合理地规划行驶路径，避开障碍物，提高行驶的安全性和效率。

未来研究方向

尽管立体视觉和图像分类技术已经取得了一定的成果，但仍有一些方面值得进一步研究和探索。

立体视觉算法优化

提高实时性 ：在实际应用中，如机器人导航和自动驾驶，需要算法能够实时处理大量的图像数据。因此，未来的研究可以致力于优化立体视觉算法，提高其处理速度，以满足实时性的要求。
增强鲁棒性 ：在复杂的环境中，如光照变化、遮挡等情况下，立体视觉算法的性能可能会受到影响。未来的研究可以探索如何增强算法的鲁棒性，使其在各种复杂条件下都能准确地获取深度信息。

多分类器系统改进

引入更多特征 ：目前的多分类器系统主要基于图像的颜色和纹理等特征进行分类。未来可以考虑引入更多的特征，如物体的形状、运动特征等，以提高分类的准确性和可靠性。
自适应调整分类器权重 ：在不同的场景下，各个分类器的性能可能会有所变化。未来的研究可以探索如何根据实际情况自适应地调整分类器的权重，以提高多分类器系统的整体性能。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([当前技术成果]):::startend --> B(立体视觉算法优化):::process
    A --> C(多分类器系统改进):::process
    B --> D(提高实时性):::process
    B --> E(增强鲁棒性):::process
    C --> F(引入更多特征):::process
    C --> G(自适应调整分类器权重):::process
    D --> H([未来优化成果]):::startend
    E --> H
    F --> H
    G --> H

综上所述，立体视觉和图像分类技术在当前的研究中取得了重要的成果，展现出了显著的优势和广泛的应用前景。但为了更好地满足实际应用的需求，未来还需要在算法优化、系统改进等方面进行深入的研究和探索。通过不断地创新和完善，这些技术将在更多的领域发挥重要作用，推动相关行业的发展。