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基于深度学习的室内场景目标识别文献综述

 2020-04-15 15:28:42  

1.目的及意义

1 目的意义及国内外研究现状

1.1 目的及意义

人类通过与外界交互信息来认识世界,视觉是其中最重要的途径。现代心理学研究表明,人类通过视觉接受的信息占全部信息量的 83%,图像作为一种重要的视觉信息载体,具有形象直观、内容丰富等特点。图像目标识别就是要用计算机代替人去完成图像目标的分类及识别任务,是图像理解和计算机视觉领域的重要研究内容,也是近年来的研究热点之一。

在现实生活中,人们随时随地都能进行精确的目标识别,而对于计算机来说,要精确识别图像目标一直以来都是难点,其阻碍主要有两方面:

一、图像目标识别的算法还不成熟,很难有效完成对复杂图像的目标识别任务。

二、算法受运行环境的限制。这使得算法很难工程化、实用化,限制了算法的应用与发展。

如今,随着数字图像处理技术的发展、模式识别等新理论的提出,加之计算机 CPU 运行速度与存储器容量提高了数个数量级,上述的问题得到了很明显的改进。图像目标识别技术以其广泛的应用需求,得到了越来越多研究者的关注。通过目标检测,可以将图像或者视频中的目标与不需要的部分区分开,来判断是否存在需要的目标,若存在目标则确定目标的位置,识别目标是一种计算机视觉任务。目标检测与识别是计算机视觉领域中一个非常重要的研究方向,随着互联网,人工智能技术,智能硬件的迅猛发展,人类生活中存在着大量的图像和视频数据,这使得计算机视觉技术在人类生活中起到的作用越来越大,对计算机视觉的研究也越来越火热。目标检测与识别,作为计算机视觉领域的基石,也越来越受到大家的重视。目标识别技术[13]是指基于计算机图像技术对感兴趣的目标的属性类别进行判断,即分类问题,是计算机视觉领域的基础课题之一,同时也是一个热点问题,具有非常广阔的应用市场。在实际生活中应用的范围也越来越广,例如目标跟踪,视频监控,信息安全,自动驾驶,图像检索,医学图像分析,网络数据挖掘,无人机导航,遥感图像分析,国防系统等。

本文致力于通过目标识别技术,为仓库机器人的导航提供帮助和更好的避开障碍物。通过研究目标识别技术,可以提高机器的智能化水平,减少人为的管理成本或者代替人类去做一些人类有较高难度完成的工作,同时也可以为其企业带来一定的利润。

1.2 国内外的研究现状

室内目标识别的目的就是根据特定的场景正确的辨认出目标,它的研究目标就是使计算机具有从一幅或多幅图像或者是视频中认知周围环境的能力(包括对客观世界三维环境的感知、识别与理解)。目标识别作为视觉技术的一个分支,就是对视场内的物体进行识别,如人、电脑、鼠标、桌子、动物或者玩具等,先进行检测,检测完后进行识别,然后分析他们的行为。

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