基于深度學習的實時物體檢測與跟蹤

摘 要：本文旨在研究多模態(tài)顯著性檢測方法，以提高在計算機視覺領域中物體檢測與跟蹤任務的性能。研究問題聚焦于如何融合多種傳感器數(shù)據(jù)，以提高物體檢測和跟蹤的準確性和質(zhì)量。采用基于深度學習的目標檢測與跟蹤方法，能夠更準確地識別和定位感興趣的物體，并連續(xù)追蹤其運動軌跡。研究方法涉及條件生成對抗網(wǎng)絡（Conditional Generative Adversarial Networks，CGAN）和動態(tài)權重自適應融合技術，以優(yōu)化目標的檢測性能。本文在多個多模態(tài)數(shù)據(jù)集上進行性能測試，包括RGB-Thermal、RGB-Depth和RGB-Total。結果表明，與完整模型相比，移除對抗損失函數(shù)和模態(tài)權重的模型召回率更高，尤其是在高閾值條件下。本研究驗證了多模態(tài)顯著性檢測方法在不同數(shù)據(jù)集上的有效性，并指出在特定數(shù)據(jù)集上可能需要調(diào)整模型參數(shù)或損失函數(shù)的設計，以獲得最佳效果。本研究不僅能夠應用于自動駕駛、智能監(jiān)控和人機交互等實際場景中，還為多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在目標檢測與跟蹤領域提供參考。

關鍵詞：深度學習；目標檢測；目標跟蹤

中圖分類號：TP 391" " " " " " " " " " 文獻標志碼：A

物體檢測與跟蹤技術在計算機視覺領域中占據(jù)舉足輕重的地位。吳皓等[1]研究了基于視覺同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）的物體實例識別與語義地圖構建方法。程蔚等[2]利用復合動態(tài)模型和證據(jù)融合架構，提出了基于多傳感器的移動物體檢測與跟蹤方法。唐聰?shù)萚3]研究了基于深度學習的視覺跟蹤方法，結合了深度檢測模型（SSD）和多尺度目標搜索結果。張琪等[4]提出了簡單有效的魚群軌跡追蹤算法，通過多模塊設計準確提取復雜運動模式的魚群軌跡。韓宇等[5]基于嵌入式樹莓派（Raspberry Pi，RPi）和OpenCV（跨平臺計算機視覺庫），實現(xiàn)了運動檢測與跟蹤系統(tǒng)小型化、高效化且對光照條件變化具有一定的自適應調(diào)節(jié)能力。孫同同等[6]研究了機器人中基于視覺檢測與跟蹤技術的應用。趙曉軍等[7]

設計了基于現(xiàn)場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）的圖像識別與跟蹤系統(tǒng)，采用模型匹配和邊緣特征相結合的跟蹤算法。鄭丹等[8]針對視頻監(jiān)控中運動物體的檢測與跟蹤問題，提出了一種基于背景重建和改進的Meanshift算法。李晶等[9]針對實時視頻監(jiān)控中遮擋和高速運動等問題，提出了一種基于卡爾曼濾波的運動物體跟蹤算法，上述研究為本文提供啟示。

1 基于深度學習的目標檢測與跟蹤

深度學習是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結構和功能的技術。在計算機視覺領域中，基于深度學習的目標檢測與跟蹤已成為一個熱門的研究方向。目標檢測的任務是從圖像或視頻中準確識別出感興趣的物體，并確定其位置。而目標跟蹤是在視頻序列中連續(xù)地追蹤物體的運動軌跡。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等深度學習模型并結合大量標注數(shù)據(jù)進行訓練，并運用特定算法進行準確的目標檢測和跟蹤。

2 模型構建

2.1 產(chǎn)生式對抗網(wǎng)絡（CGAN）

本文引入了條件生成對抗網(wǎng)絡（CGAN）的概念，并將其作為模型的關鍵組成部分。CGAN由2個子網(wǎng)絡組成：生成器G和判別器D，它們在訓練過程中相互競爭，生成更逼真的圖像。

模型CGAN的損失函數(shù)如公式（1）所示。

Lcgan（G，D）=Ey-Pdata（y）[logD（x，y）]+Ey-Pdata（y），z-Pz（z）[log（1-D（x，G（x，z）））] " " " "（1）

式中：L為拉普拉斯變換；cgan為對抗損失函數(shù)。它來自條件生成對抗網(wǎng)絡（GGANs）的概念，用于衡量生成器G生成的結果與真實樣本之間的差異。G為生成器；D為判別器；Ey-Padta（y）為給定y的期望值；y為真實數(shù)據(jù)；x為來自隨機噪聲向量z的樣本；Pz（z）為隨機噪聲向量z 的概率分布。

生成器G的目標是生成足夠逼真的圖像，以欺騙判別器D，使其難以區(qū)分圖像的真假，從而最大化損失函數(shù)。而判別器D的目標則是盡力區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，以最小化其自身的損失函數(shù)。為了平衡生成器G和判別器D的訓練過程，本文引入一個新的超參數(shù)α，可以根據(jù)任務的性質(zhì)調(diào)整該參數(shù)，以更好地平衡生成圖像的質(zhì)量和訓練的穩(wěn)定性。此外，本文還添加了一個新的損失項，用于強調(diào)生成圖像與條件信息y之間的一致性。這可以通過引入一個額外的損失項來實現(xiàn)，例如像素級別的重建損失項或對抗性損失項。這些損失項有助于引導生成器更好地遵循條件信息y，從而生成更符合要求的圖像。

改進版本的損失函數(shù)如公式（2）所示。

Lcgan（G，D）=αEy-Pdata（y）[logD（x，y）]+（1-α）Ey-Pdata（y），z-Pz（z）[log（1-D（x，G（x，z）））]+βadditionalloss " " " " " " " " " " " " "（2）

式中：α為超參數(shù)，用于平衡生成器和判別器的訓練過程。α的值可以在0～1進行調(diào)整，用以控制損失函數(shù)中GAN生成對抗網(wǎng)絡損失（第一項）與條件一致性損失（第二項）之間的相對重要性。當α的值較大時，更注重GAN損失；當α的值較小時，則更注重條件一致性損失。

第一項是log（D（x， y）），表示判別器D對真實數(shù)據(jù)x和條件信息y輸出的對數(shù)概率。目標是鼓勵判別器正確地將真實數(shù)據(jù)標記為真實，即最大化D（x， y）。

第二項是log（1-D（x， G（x， z））），表示判別器D對生成數(shù)據(jù)G（x， z）輸出的對數(shù)概率的負值。目標是鼓勵判別器難以區(qū)分生成圖像和真實圖像，即最大化1-D（x， G（x， z））。

第三項是βadditionalloss，用于強調(diào)生成圖像與條件信息y之間的一致性。其中，β是一個權重參數(shù)，用于控制額外損失在總損失中的重要性，additionalloss可以是像素級別的重建損失、對抗性損失或其他適合特定任務的損失項。模型采用深度學習方法整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，使用自適應融合的機制，將不同模態(tài)的信息有效地結合，生成1張粗糙顯著性圖。顯著性圖突顯了輸入數(shù)據(jù)中與目標相關的區(qū)域，在目標檢測任務中更容易定位和識別目標。

2.2 自適應融合的多模態(tài)目標檢測

模型將多模態(tài)數(shù)據(jù)作為輸入，并直接輸出對應的粗糙顯著性圖。該模型不僅依賴于單一模態(tài)（例如圖像），還能夠處理來自多個傳感器或數(shù)據(jù)源的不同類型的數(shù)據(jù)，例如圖像、文本以及音頻等。模型利用深度學習方法整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，運用自適應融合機制，將不同模態(tài)的信息有效地結合，生成粗糙顯著性圖，突顯了輸入數(shù)據(jù)中與目標相關的區(qū)域，使其在目標檢測任務中更容易定位和識別目標。為了實現(xiàn)這一目標，在模型中引入了編碼器—解碼器結構。該結構基于VGG網(wǎng)絡進行適當修改，以適應模型的任務。

編碼器采用經(jīng)過微調(diào)的VGG網(wǎng)絡（VGG-M），其輸入為多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)可以看作1組輸入圖像，其中每個圖像均由其對應模態(tài)的像素值構成。模型將多模態(tài)數(shù)據(jù)設為X={X1，X2，...，Xn}，其中n為模態(tài)的數(shù)量。編碼器的任務是提取特征，這些特征被模型表示為Fe（X）。

與前述模型相似，引入一個注意力權重參數(shù)向量α，用于控制每個模態(tài)在特征融合中的貢獻。

新的編碼器特征如公式（3）所示。

Fe（X）=α1Fe（X1）+α2Fe（X2）+...+αnFe（Xn） （3）

式中：Fe（X）為編碼器提取的特征；αi（i=1，2，…， n）為模態(tài)i的注意力權重；Fe（Xi（i=1，2，…， n））為模態(tài)i的編碼器輸出。

解碼器采用上采樣卷積網(wǎng)絡，將編碼器提取的特征進行上采樣，并輸出顯著性檢測結果。模型將解碼器的輸出表示為顯著性檢測結果，如公式（4）所示。

Y=Fd（Fe（X）） （4）

式中：Fd為解碼器的函數(shù)，它將編碼器提取的特征映射上采樣為顯著性檢測結果。這個過程可以通過卷積操作和上采樣操作實現(xiàn)。

在訓練階段，模型會優(yōu)化解碼器的參數(shù)，使輸出的顯著性檢測結果盡可能接近真實的顯著性圖。利用損失函數(shù)來衡量接近程度，模型將其定義為Ldet，其可以表示為顯著性檢測結果Y與真實顯著性圖Ygt之間的誤差，通常使用均方誤差（Mean Squared Error，MSE）來衡量，如公式（5）所示。

（5）

式中：Ldet為損失函數(shù)；N為樣本數(shù)量；Yi為模型預測的第i個樣本的顯著性檢測結果；Ygti為第i個樣本的真實顯著性圖。這一階段的目標是獲得粗糙的顯著性檢測結果。

2.3 動態(tài)權重自適應融合

模型設計了一個基于強化學習的智能體來預測每個模態(tài)的權重。這個智能體通過與環(huán)境的交互來判斷輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。此外，模型還設計了一種特殊的獎勵函數(shù)來處理權重調(diào)整的停止動作。如果權重調(diào)整過早停止，就可能無法獲得理想的結果。因此，模型引入了一個閾值參數(shù)：當均方誤差低于該閾值時，模型認為停止權重調(diào)整是合適的，并給予智能體正獎勵；否則，給予負獎勵。通過這種獎勵機制，智能體可以學習如何動態(tài)地調(diào)整權重，以優(yōu)化顯著性檢測結果。

在第一階段，模型的目標是獲得更優(yōu)質(zhì)的顯著性檢測結果。為此，模型采用聯(lián)合損失函數(shù)來訓練所提出的編碼-解碼網(wǎng)絡，該函數(shù)結合了均方誤差和對抗損失。均方誤差是一種像素級的損失函數(shù)，通過計算預測的顯著性圖與真實圖之間每個像素點的差異來得到。假設模型有1張圖，其分辨率如公式（6）所示。

N=W·H （6）

式中：N為圖像的總像素數(shù)；W、H分別為圖像的寬度和高度。

其真值顯著性圖為S，預測的顯著性圖記為S′。那么，該損失函數(shù)如公式（7）所示。

（7）

式中：CMSE為均方誤差，用于衡量預測顯著性圖Si'與真實顯著性圖Si之間的差異，通過計算所有像素的預測值與真實值之間的平方差并取平均值得到。

對抗損失函數(shù)是從條件生成式對抗網(wǎng)絡中得到的。該網(wǎng)絡不斷更新生成器G和判別器D來完成整個網(wǎng)絡的訓練。在這個過程中，判別器D的目標是提高其“愚弄”生成器G的概率，如公式（8）所示。

cgan=-log D（I，S） （8）

式中：D為判別器，它的目標是提高其“愚弄”生成器G 的概率；I為圖像；S為真實顯著性圖。

因此，最終的損失函數(shù)如公式（9）所示。

C-total=CMSE+cgan （9）

式中：C-total為總損失函數(shù)，由均方誤差和對抗損失的線性組合構成。作為優(yōu)化目標，通過調(diào)整其參數(shù)來最小化這一損失，進而提高模型的性能。

在第二階段，模型訓練自適應融合模型。在這個階段，模型使用Q網(wǎng)絡，它的參數(shù)是隨機初始化的。模型采用ε-貪婪策略來訓練，根據(jù)ε的值實現(xiàn)由探索（Exploration）到利用（Exploitation）的轉換。在探索階段，智能體隨機選擇動作以觀察不同的轉移（Transitions），收集一系列訓練數(shù)據(jù)作為經(jīng)驗（Experience）。目標網(wǎng)絡（Target Network）和經(jīng)驗回放（Experience Replay）被認為是深度Q學習算法成功的關鍵因素。參數(shù)為r的目標網(wǎng)絡每間隔r步就從在線網(wǎng)絡中進行一次拷貝，并且在其他步驟后保持不變。因此，模型目標網(wǎng)絡如公式（10）所示。

yrDON=R+γmaxα'Q（s'；a'；θ-） （10）

式中：yrDON為Q網(wǎng)絡的目標值，用于更新網(wǎng)絡參數(shù)；R為當前時刻的獎勵；γ為引入的折扣因子，用于權衡當前獎勵和未來預期獎勵的重要性；α′為在下一狀態(tài)s′下選擇的動作；Q（s'；a'；θ-）為目標網(wǎng)絡對下一狀態(tài)s′選擇動作a′的預測值，其中θ-為目標網(wǎng)絡的參數(shù)。

在標準DQN中，使用一個目標網(wǎng)絡來估計下一個狀態(tài)的最佳動作值。為了減少估計偏差，引入2個目標網(wǎng)絡Qtarget1和Qtarget2，分別用于選擇最佳動作和評估最佳動作的價值。更新目標網(wǎng)絡如公式（11）所示。

Qtarget1（s，a）=R+γQtarget2（s'，argmax（Qonline1（s'，a'）））

Qtarget2（s，a）=R+γQtarget1（s'，argmax（Qonline2（s'，a'））） （11）

式中：Qonline1 和 Qonline2 為在線網(wǎng)絡的動作值函數(shù)；Qtarget1 和 Qtarget2 為目標網(wǎng)絡的動作值函數(shù)；s為狀態(tài)參數(shù)；a為更新參數(shù)，表示目標網(wǎng)絡在每次更新時從在線網(wǎng)絡獲取信息的權重，它通常是一個小的正數(shù)。

模型利用回放單元存儲過去的經(jīng)驗，這樣就可以將一次轉移用于多次模型的更新中，打破了短時間內(nèi)訓練樣本的強相關性。

當進行經(jīng)驗回放時，可以引入優(yōu)先級采樣機制，以便更頻繁地選擇重要的經(jīng)驗樣本進行訓練，提高模型對重要狀態(tài)和動作的學習速度，同時減少不重要樣本的訓練次數(shù)。

更新經(jīng)驗回放的采樣概率如公式（12）所示。

P（i）=|TDerror（i）|+ε （12）

式中：P（i）為采樣概率，表示經(jīng)驗回放緩沖區(qū)中第 i 條樣本被抽取的概率；TDerror（i）為第i條樣本的時序差分誤差，用于衡量當前Q值與目標Q值之間的差異；ε為隨機項。

每執(zhí)行一次Q學習的更新，就從回放記憶中隨機抽取一批數(shù)據(jù)作為訓練樣本。網(wǎng)絡權重的更新如公式（13）所示。

di=δi+α（r+γmaxα'Q（s';a';θ-）-Q（s;a;θ））?Q（s;a;θ）" " " " " "（13）

式中：di為更新后的Q網(wǎng)絡的估計目標值；δi為TD（時序差分）誤差；α為學習率，其可以控制更新的步長；γ為折扣因子，表示對未來獎勵的重視程度。?Q（s；a；θ）為預測值關于網(wǎng)絡參數(shù)θ的梯度。

3 性能測試

3.1 數(shù)據(jù)來源

筆者使用RGB-Thermal和RGB-Depth多模態(tài)數(shù)據(jù)集測試多模態(tài)顯著性，該數(shù)據(jù)集包括可見光、紅外熱成像及其混合基準，為性能測試提供了良好的環(huán)境。通過模型驗證，證實了該方法的有效性，并進行了詳盡的數(shù)據(jù)分析。

3.2 性能分析

3.2.1 RGB-Depth數(shù)據(jù)集

RGB-Depth 數(shù)據(jù)集關注可見光和深度信息的融合，適用于需要三維信息的任務，例如用于機器人導航、AR/VR 應用或人機交互。其測試結果如圖 1所示。

在RGB-Depth數(shù)據(jù)集上，當模型移除對抗損失函數(shù)和模態(tài)權重后，召回率出現(xiàn)下降，這一現(xiàn)象在高閾值條件下尤為顯著，說明對抗損失函數(shù)和模態(tài)權重對模型性能有一定影響。移除對抗損失函數(shù)會略微降低模型的召回率，而移除模態(tài)權重則略微提升了召回率。

3.2.2 RGB-Thermal數(shù)據(jù)集

RGB-Thermal數(shù)據(jù)集關注可見光和熱紅外信息的融合，適用于在低光或零光條件下工作的場景。其測試結果如圖2所示。

在RGB-Thermal數(shù)據(jù)集上，完整模型同樣展現(xiàn)出更高的召回率，尤其在高閾值條件下表現(xiàn)更突出。當移除對抗損失函數(shù)時，模型性能受到了一定負面影響；而移除模態(tài)權重則略微提高了模型性能。這表明對抗損失函數(shù)在該數(shù)據(jù)集上對模型的性能起到了積極的促進作用。

3.2.3 RGB-Total數(shù)據(jù)集

混合樣本數(shù)據(jù)集后的測試結果如圖3所示。

在RGB-Total數(shù)據(jù)集上，完整模型同樣展現(xiàn)出了較高的召回率。移除對抗損失函數(shù)和模態(tài)權重對模型性能的影響與其他數(shù)據(jù)集類似：移除對抗損失函數(shù)對性能產(chǎn)生了負面影響，而移除模態(tài)權重則對性能產(chǎn)生了略微正面的影響。

3.3 模型有效性和數(shù)據(jù)集表現(xiàn)差異

通過觀察不同數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，可以得出以下結論：模型對多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合展現(xiàn)出了良好的效果。在大多數(shù)情況下，完整模型的召回率較高，充分證明了多模態(tài)顯著性檢測方法在不同數(shù)據(jù)集中的有效性。

不同數(shù)據(jù)集上模型表現(xiàn)的差異受到多種因素的影響，包括數(shù)據(jù)集的特性、數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及多模態(tài)特征等。RGB-Depth、RGB-Thermal和RGB-Total數(shù)據(jù)集來自不同的傳感器，這可能導致模型在處理這些數(shù)據(jù)時面臨不同的特性和噪聲挑戰(zhàn)。模態(tài)間的信息融合方式也是影響模型在不同數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)的重要因素之一。在某些特定數(shù)據(jù)集中，對抗損失函數(shù)可能對模型性能產(chǎn)生積極的影響，而在其他數(shù)據(jù)集上則可能表現(xiàn)不盡如人意。

4 結論

綜上所述，多模態(tài)顯著性檢測方法在不同數(shù)據(jù)集中都展現(xiàn)出較好的性能，但是在特定數(shù)據(jù)集中可能需要根據(jù)實際情況調(diào)整模型參數(shù)或損失函數(shù)的設計以獲得最佳效果。這表明模型的性能受多種因素的共同影響，因此在特定場景下進行針對性的調(diào)優(yōu)是至關重要的。

參考文獻

[1]吳皓，遲金鑫，田國會.基于視覺SLAM的物體實例識別與語義地圖構建[J].華中科技大學學報（自然科學版），2019，47（9）：48-54.

[2]程蔚，吳海彬，鄭洪慶.基于復合動態(tài)模型和證據(jù)融合架構的移動物體檢測與跟蹤方法[J].計算機應用研究，2019，36（10）：3187-3191.

[3]唐聰，凌永順，楊華，等.基于深度學習物體檢測的視覺跟蹤方法[J].紅外與激光工程，2018，47（5）：148-158.

[4]張琪，韓戰(zhàn)鋼.一種簡單有效的魚群軌跡追蹤算法[J].北京師范大學學報（自然科學版），2017，53（4）：406-411.

[5]韓宇，張磊，吳澤民，等.基于嵌入式樹莓派和OpenCV的運動檢測與跟蹤系統(tǒng)[J].電視技術，2017，41（2）：6-10.

[6]孫同同，孫首群.基于視覺檢測與跟蹤技術在機器人中的應用[J].組合機床與自動化加工技術，2016（2）：79-81.

[7]趙曉軍，耿志輝，陳雷，等.基于FPGA的圖像識別與跟蹤系統(tǒng)[J].青島科技大學學報（自然科學版），2013，34（2）：199-202，206.

[8]鄭丹，徐佩霞，何佳.視頻監(jiān)控中運動物體的檢測與跟蹤[J].計算機工程與應用，2010，46（31）：192-195.

[9]李晶，范九倫.一種基于卡爾曼濾波的運動物體跟蹤算法[J].計算機應用研究，2010，27（8）：3162-3164.