5、计算机视觉中的目标检测框架与实时追踪预警系统

计算机视觉中的目标检测框架与实时追踪预警系统

1. 基于区域的卷积神经网络（R - CNNs）

1.1 R - CNN

R - CNN是一种目标检测技术，采用基于区域的CNN方法结合神经网络实现选择性搜索。它是早期的目标检测算法，在大型数据集的目标检测和定位任务中能取得不错的效果。其工作流程如下：
1. 输入图像 ：以图像作为模型输入。
2. 提取区域建议 ：使用选择性搜索方法迭代地根据可能包含目标的共同特征对区域进行分组，选择约2000个区域建议用于后续处理。
3. 特征提取 ：利用预训练的CNN模型（如AlexNet、ResNet）从这约2000个区域建议中提取特征。为使每个区域建议适配R - CNN的输入，需通过膨胀和包装调整该区域的图像尺寸。
4. 分类模块 ：基于上一阶段提取的特征，使用支持向量机（SVM）对检测到的目标进行分类。SVM分类器召回率高但精度低，不能单独作为目标检测器，但可作为检测流程的第一阶段。
5. 定位模块 ：预测将绘制在定位目标上的边界框坐标，此过程也称为边界框绘制的回归问题，会产生四个参数 (x, y, w, h)，其中 (x, y) 是原点坐标，(w, h) 是框的宽度和高度。

R - CNN的优点是可以应用任何CNN进行特征提取，通过采用更先进的卷积架构可提高CNN的性能，从而可能提高平均精度均值。然而，它也存在一些问题：速度慢且有冗余计算；目标建议必须重新缩放到固定的分辨率和宽高比；假设生成依赖外部算