基于TOF深度圖像的人體檢測(cè)的中期報(bào)告

基于TOF深度圖像的人體檢測(cè)的中期報(bào)告一、任務(wù)背景人體檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中是一個(gè)很重要的研究方向。在現(xiàn)實(shí)生活中，人體檢測(cè)技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互等領(lǐng)域中。傳統(tǒng)的人體檢測(cè)技術(shù)主要是基于RGB圖像的物體檢測(cè)方法，但由于光照、遮擋等因素的影響，其準(zhǔn)確率較低。相比之下，基于深度圖像的人體檢測(cè)技術(shù)可以有效地解決這些問題，提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。時(shí)隔多年的研究，業(yè)界也形成了一定的人體檢測(cè)算法，比如基于深度攝像頭的Kinect、基于三維模型的檢測(cè)算法等都有很不錯(cuò)的表現(xiàn)。本次中期報(bào)告主要探討基于TOF深度圖像的人體檢測(cè)技術(shù)。二、任務(wù)目標(biāo)本次任務(wù)的主要目標(biāo)是完成一個(gè)基于TOF深度圖像的人體檢測(cè)模型。具體目標(biāo)如下：1.給定一個(gè)深度圖像，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出其中的人體目標(biāo)，并給出其位置和大小信息。2.實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)時(shí)人體檢測(cè)應(yīng)用程序，能夠從攝像頭獲取深度圖像，并基于之前訓(xùn)練好的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)人體檢測(cè)。3.對(duì)比基于RGB圖像的物體檢測(cè)方法和基于TOF深度圖像的人體檢測(cè)方法的性能，并分析各自的優(yōu)缺點(diǎn)。三、方法介紹本次任務(wù)采用了基于深度學(xué)習(xí)的方法，搭建了一個(gè)基于深度圖像的人體檢測(cè)模型，并使用開源的PCL庫實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)人體檢測(cè)應(yīng)用程序。具體的方法步驟如下：1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：本次任務(wù)使用了開源的RGB-D數(shù)據(jù)集NYUv2，包含1449個(gè)場(chǎng)景的RGB圖像和深度圖像。通過將數(shù)據(jù)集中的RGB圖像和深度圖像一一對(duì)應(yīng)，可得到1449對(duì)RGB-D圖像。其中，深度圖像的分辨率為640x480，每個(gè)像素值表示該點(diǎn)到攝像頭的距離（單位為mm）。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：由于原始的深度圖像中存在噪點(diǎn)和深度不連續(xù)等問題，需要進(jìn)行預(yù)處理。本次任務(wù)采用了BilateralFilter算法對(duì)深度圖像進(jìn)行平滑化處理，以消除噪點(diǎn)。同時(shí)采用了眾多的深度處理與修補(bǔ)技術(shù)，來提高深度處理的準(zhǔn)確度與容錯(cuò)率。3.模型搭建：本次任務(wù)采用了FCN（FullyConvolutionalNetwork）模型來進(jìn)行人體目標(biāo)檢測(cè)。該模型可以將輸入的深度圖像映射到相應(yīng)的標(biāo)簽圖上，并輸出各個(gè)像素點(diǎn)屬于人體目標(biāo)的概率。4.訓(xùn)練模型：使用搭建好的模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練模型的目的是最小化預(yù)測(cè)輸出結(jié)果與標(biāo)簽圖之間的損失，使得模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出深度圖像中的人體目標(biāo)。5.實(shí)時(shí)人體檢測(cè)：使用訓(xùn)練好的模型，在實(shí)時(shí)視頻流中對(duì)深度圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到人體目標(biāo)的位置和大小信息，并將檢測(cè)結(jié)果顯示在圖像中。四、實(shí)現(xiàn)結(jié)果本次任務(wù)已經(jīng)完成了模型的訓(xùn)練和實(shí)時(shí)人體檢測(cè)應(yīng)用程序的開發(fā)。在NYUv2數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明，本次任務(wù)所提出的基于TOF深度圖像的人體檢測(cè)模型在準(zhǔn)確率和魯棒性方面都有很不錯(cuò)的表現(xiàn)。同時(shí)，實(shí)時(shí)人體檢測(cè)應(yīng)用程序也可以在正常的運(yùn)行條件下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人體檢測(cè)。五、未來工作雖然本次任務(wù)的模型在NYUv2數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)很好，但在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中，還需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。因此，未來的工作重點(diǎn)將放在以下幾個(gè)方面：1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：當(dāng)前數(shù)據(jù)集中所包含的場(chǎng)景較為單一，需要進(jìn)一步尋找新的數(shù)據(jù)樣本來進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，提升模型的泛化能力。2.模型優(yōu)化：當(dāng)前使用的是FCN模型，可以考慮采用更加優(yōu)秀的CNN模型，并引入更多的深度學(xué)