導(dǎo)讀：計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision，CV）是一門教計(jì)算機(jī)如何“看”世界的學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺包含多個(gè)分支，其中圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、目標(biāo)跟蹤等是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最重要的研究課題。本文將著重介紹目標(biāo)檢測(cè)的相關(guān)知識(shí)，并提供一些實(shí)例，以幫助讀者對(duì)目標(biāo)檢測(cè)建立一個(gè)整體的認(rèn)識(shí)。

作者：涂銘 金智勇

來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

01?什么是目標(biāo)檢測(cè)

本文討論的目標(biāo)檢測(cè)是指通過編寫特定的算法代碼，讓計(jì)算機(jī)從一張圖像中找出若干特定目標(biāo)的方法。目標(biāo)檢測(cè)包含兩層含義：

1. 判定圖像上有哪些目標(biāo)物體，解決目標(biāo)物體存在性的問題；

2. 判定圖像中目標(biāo)物體的具體位置，解決目標(biāo)物體在哪里的問題。

目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類最大的區(qū)別在于目標(biāo)檢測(cè)需要做更細(xì)粒度的判定，不僅要判定是否包含目標(biāo)物體，還要給出各個(gè)目標(biāo)物體的具體位置。如圖1-1所示，目標(biāo)檢測(cè)算法關(guān)注的是“人體”這一特定目標(biāo)物體，圖像中不但檢測(cè)出了兩個(gè)小朋友（人體），還準(zhǔn)確地框出了兩個(gè)小朋友在圖像中的位置。

▲圖1-1?人體檢測(cè)示例

02 典型的應(yīng)用場(chǎng)景

目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺最基本的問題之一，具有極為廣泛的應(yīng)用，下面簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景。

1. 人臉識(shí)別

人臉識(shí)別是基于人的面部特征進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行識(shí)別，通常也叫作人像識(shí)別、面部識(shí)別。

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括4個(gè)部分，分別為人臉圖像采集/檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及身份匹配與識(shí)別。其中人臉圖像采集/檢測(cè)是進(jìn)行后續(xù)識(shí)別的基礎(chǔ)。如圖1-2所示，通過檢測(cè)框把后續(xù)識(shí)別算法的處理區(qū)域從整個(gè)圖像限制到人臉區(qū)域。

▲圖1-2 人臉識(shí)別示例

近年來，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，目前廣泛應(yīng)用于公安、交通、支付等多個(gè)實(shí)際場(chǎng)景。

2. 智慧交通

智慧交通是目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，主要包括如下場(chǎng)景。

1. 交通流量監(jiān)控與紅綠燈配時(shí)控制：通過視覺算法，對(duì)道路卡口相機(jī)和電警相機(jī)中采集的視頻圖像進(jìn)行分析，根據(jù)相應(yīng)路段的車流量，調(diào)整紅綠燈配時(shí)策略，提升交通通行能力。

2. 異常事件檢測(cè)：通過視覺算法，檢測(cè)各種交通異常事件，包括非機(jī)動(dòng)車駛?cè)霗C(jī)動(dòng)車道、車輛占用應(yīng)急車道以及監(jiān)控危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛駕駛員的駕駛行為、交通事故實(shí)時(shí)報(bào)警等，第一時(shí)間將異常事件上報(bào)給交管部門。

3. 交通違法事件檢測(cè)和追蹤：通過視覺算法，發(fā)現(xiàn)套牌車輛、收費(fèi)站逃費(fèi)現(xiàn)象，跟蹤肇事車輛，對(duì)可疑車輛/行人進(jìn)行全程軌跡追蹤，通過視覺技術(shù)手段，極大地提升公安/交管部門的監(jiān)管能力。

4. 自動(dòng)駕駛：自動(dòng)駕駛是當(dāng)今熱門的研究領(lǐng)域，是一個(gè)多種前沿技術(shù)高度交叉的研究方向，其中視覺相關(guān)算法主要包含對(duì)道路、車輛以及行人的檢測(cè)，對(duì)交通標(biāo)志物以及路旁物體的檢測(cè)識(shí)別等。主流的人工智能公司都投入了大量的資源進(jìn)行自動(dòng)駕駛方面的研發(fā)，目前已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了受限路況條件下的自動(dòng)駕駛，但距離實(shí)現(xiàn)不受路況、天氣等因素影響的自動(dòng)駕駛（L4級(jí)別），尚有相當(dāng)大的一段距離。

從根本上看，交通場(chǎng)景中各種具體應(yīng)用的底層實(shí)現(xiàn)，都是以目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ)的，即對(duì)道路、車輛以及行人進(jìn)行檢測(cè)。

3. 工業(yè)檢測(cè)

工業(yè)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，在各個(gè)行業(yè)均有極為廣泛的應(yīng)用。在產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中，由于原料、制造業(yè)工藝、環(huán)境等因素的影響，產(chǎn)品有可能產(chǎn)生各種各樣的問題。其中相當(dāng)一部分是所謂的外觀缺陷，即人眼可識(shí)別的缺陷。

圖1-3是電路板內(nèi)層芯板斷路示意圖，明顯可以看出圖中銅導(dǎo)線有一個(gè)斷開的部分。

▲圖1-3 電路板內(nèi)層芯板斷路示意圖

在傳統(tǒng)生產(chǎn)流程中，外觀缺陷大多采用人工檢測(cè)的方式進(jìn)行識(shí)別，不僅消耗人力成本，也無(wú)法保障檢測(cè)效果。工業(yè)檢測(cè)就是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中的目標(biāo)檢測(cè)算法，把產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的裂紋、形變、部件丟失等外觀缺陷檢測(cè)出來，達(dá)到提升產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性、提高生產(chǎn)效率的目的。

關(guān)于作者：涂銘，資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師和人工智能技術(shù)專家，現(xiàn)就職于騰訊，曾就職于阿里。對(duì)大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、Python、Java等相關(guān)技術(shù)有深入的研究，積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

金智勇，計(jì)算機(jī)視覺算法專家，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域深耕12年?，F(xiàn)就職于百度，曾就職于阿里和三星等知名高新技術(shù)企業(yè)。業(yè)務(wù)領(lǐng)域涵蓋增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、人臉識(shí)別、圖像美化、智能交通、工業(yè)質(zhì)檢等多個(gè)方向，具有豐富的算法研究與落地經(jīng)驗(yàn)。

本文摘編自《深度學(xué)習(xí)與目標(biāo)檢測(cè)：工具、原理與算法》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。（ISBN：9787111690344）

《深度學(xué)習(xí)與目標(biāo)檢測(cè)：工具、原理與算法》

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