2、脑启发式智能在机器人追踪中的应用

脑启发式智能在机器人追踪中的应用

1. 背景与目标

随着机器人技术和脑启发式智能的快速发展，脑启发式智能在文本图像识别、人脸识别、手势识别等视觉模式识别领域得到了广泛应用。然而，选择性跟踪任务仍然是一个巨大的挑战，以往的研究尚未解决脑启发式的目标选择和后续运动跟踪问题。鉴于机器人技术的快速发展及其日益增长的应用需求，尤其是选择性跟踪的需求，迫切需要找到大脑机制并将其引入机器人技术。

具体目标如下：
- 阐明大脑中选择性运动跟踪的机制。
- 提出脑启发式压缩跟踪的概念，并描述相关的集成模型。
- 提出其潜在应用的框架，以提高性能。

2. 大脑选择重要目标进行跟踪的机制

人类的视觉和听觉注意力机制有助于在自身视野范围内选择性地检测和跟踪重要运动。这种选择性注意的大脑机制在很大程度上依赖于右大脑半球的枕叶、额叶、颞叶，以及左半球的胼胝体和下丘脑的共同作用。
- 枕叶主导人类视觉，颞叶控制听觉。
- 额叶使人类能够思考并决定选择哪个目标（或目标的局部部分）进行运动检测和跟踪。
- 胼胝体通过整合视觉和听觉信息，促进了这种认知和选择过程。
- 下丘脑则调节所有功能，使系统正常运行。

可以将这些大脑机制引入当前的跟踪模型，以提高视频监控的性能。将视频中要跟踪的选定目标定义为特征目标，将具备这些机制的相机定义为“相机大脑”，然后通过全局评估来实现对特征目标的认知。以检测和跟踪危险目标为例，通过检测和跟踪特征目标（即视频中定义的潜在危险目标），可以轻松实现危险识别和预警。视觉和听觉决策通过集成认知和自适应调节来完成。

以下是大脑机制相关结构的表格：
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