高速攝像機(jī)在爆炸力學(xué)、高速剛體運(yùn)動等應(yīng)用場景中，通常會產(chǎn)生海量的視頻數(shù)據(jù)，如何從中高效、準(zhǔn)確提取出記錄關(guān)鍵變化或事件的“關(guān)鍵幀”，是實(shí)現(xiàn)后續(xù)數(shù)據(jù)存儲、分析的基礎(chǔ)。
現(xiàn)有關(guān)鍵幀識別方法主要是像素級統(tǒng)計(jì)技術(shù)路徑，一種是基于幀差的方法，通過計(jì)算相鄰幀或固定間隔幀之間的像素差異，利用差異幅值或變化區(qū)域面積作為觸發(fā)依據(jù)，當(dāng)像素變化超過設(shè)定閾值時，則被判定為關(guān)鍵幀，該方法簡單高效，具有較強(qiáng)實(shí)用性，但抗干擾能力不足，在對噪聲、光照變化和局部干擾敏感的場景中，容易誤觸發(fā)，且無法區(qū)分目標(biāo)運(yùn)動與無意義的變化，不具備語義判斷能力。第二種是基于背景建模的方法，通過統(tǒng)計(jì)建模如高斯混合模型、遞推均值模型等對場景背景進(jìn)行學(xué)習(xí)，將偏離背景模型的區(qū)域判定為前景目標(biāo)，從而識別關(guān)鍵變化幀，該方法局限性在于背景模型在劇烈變化的高速運(yùn)動場景中難以穩(wěn)定收斂，容易導(dǎo)致關(guān)鍵事件遺漏，故對爆炸破片等場景適用性有限。
為彌補(bǔ)上述方法對“變化內(nèi)容和變化意義”理解能力的不足，中科君達(dá)視界算法工程師們提出一種基于語義變化感知的關(guān)鍵幀識別方法-RCANet網(wǎng)絡(luò)，從語義層面建模場景變化，通過深度特征表達(dá)與時序記憶機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對“有意義變化”的穩(wěn)定識別。
RCANet由語義理解器、記憶編碼器、顯著性解碼器三大模塊構(gòu)成：
1. 語義理解器
該模塊基于深度卷積與自注意力機(jī)制，建立像素之間的全局語義關(guān)聯(lián)，用于對高速攝像機(jī)采集的序列幀進(jìn)行深度特征提取，不再僅感知亮度或顏色變化，而是識別并解析場景中的物體類別、結(jié)構(gòu)形態(tài)和上下文信息的語義特征，為后續(xù)變化分析提供基礎(chǔ)。
2. 記憶編碼器
該模塊引入時序建模能力，利用記憶緩存與門控機(jī)制構(gòu)建場景的短期記憶模型，用于描述高速攝像機(jī)采集圖像序列的時間演化特性。該模塊能夠區(qū)分瞬時擾動與持續(xù)運(yùn)動，助力正確理解目標(biāo)從運(yùn)動到靜止、從完整到破碎的狀態(tài)變化，避免靜止目標(biāo)被誤判為背景。
3. 顯著性解碼器
該模塊結(jié)合語義特征與歷史狀態(tài)信息，采用可學(xué)習(xí)的注意力機(jī)制，評估變化的顯著性，用于生成帶有語義解釋的變化熱力圖與對應(yīng)高速攝像機(jī)觸發(fā)關(guān)鍵幀的置信度。該模塊僅對具有實(shí)際測量意義的語義變化作出響應(yīng)，從而過濾無效的背景干擾。
相較于基于像素差異的傳統(tǒng)關(guān)鍵幀識別方法，基于語義顯著性評估結(jié)果的RCANet方法，具備下列技術(shù)優(yōu)勢：
抗干擾性：RCANet基于語義特征的變化識別，可準(zhǔn)確識別目標(biāo)變化與無關(guān)擾動。
復(fù)雜場景適用性：引入時序記憶機(jī)制，適用于高速運(yùn)動序列演化場景，且參數(shù)依賴性低，可適應(yīng)復(fù)雜場景下的關(guān)鍵幀檢測任務(wù)。
系統(tǒng)集成：適合與高速攝像機(jī)系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)實(shí)時或準(zhǔn)實(shí)時關(guān)鍵幀定位。
RCANet方法適用于多種高速視覺感知與測量場景：
1. 爆炸與沖擊實(shí)驗(yàn)
工程爆破、爆炸力學(xué)、高速沖擊等實(shí)驗(yàn)場景通常包含強(qiáng)光、煙塵擴(kuò)散、碎片飛散等復(fù)雜干擾因素，使用RCANet方法基于語義特征區(qū)分目標(biāo)結(jié)構(gòu)與非目標(biāo)碎片，通過顯著性評估機(jī)制，對破壞過程中的關(guān)鍵時間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)記，為后續(xù)力學(xué)性能分析提供關(guān)鍵序列幀數(shù)據(jù)。
2. 掛架分離實(shí)驗(yàn)
航空航天和飛行器高速機(jī)構(gòu)分離實(shí)驗(yàn)中，通常伴隨多部件結(jié)構(gòu)振動等干擾因素，使用RCANet方法基于語義關(guān)系識別被釋放目標(biāo)與支撐結(jié)構(gòu)之間的狀態(tài)變化，準(zhǔn)確捕捉分離、脫鉤和初始6自由度運(yùn)動等關(guān)鍵事件幀。
3. 高速運(yùn)動物體追蹤
高速運(yùn)動物體追蹤實(shí)驗(yàn)中，背景中常存在空氣擾動、光照不均等干擾，同時目標(biāo)運(yùn)動速度高、尺度變化快，導(dǎo)致目標(biāo)與背景變化高度耦合，關(guān)鍵事件識別難度大。RCANet通過語義層面的目標(biāo)建模，復(fù)雜背景和高速運(yùn)動條件下持續(xù)關(guān)注目標(biāo)主體，準(zhǔn)確識別姿態(tài)突變、軌跡偏移和運(yùn)動狀態(tài)變化等關(guān)鍵事件，同時RCANet的記憶編碼器能夠維持目標(biāo)身份一致性，避免因短暫遮擋或速度變化造成的跟蹤中斷。
基于語義感知的高速運(yùn)動物體關(guān)鍵幀識別RCANet方法針對高速視覺測量中復(fù)雜背景實(shí)驗(yàn)場景，通過引入語義感知與時序記憶機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵事件的穩(wěn)定識別與精確定位。該方法突破了傳統(tǒng)像素級變化檢測在復(fù)雜條件下的種種局限，為高速攝像機(jī)采集的海量序列數(shù)據(jù)篩選存儲、后續(xù)測量提供高效的技術(shù)路徑。
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