導讀：計算機視覺（Computer Vision，CV）是一門教計算機如何“看”世界的學科。計算機視覺包含多個分支，其中圖像分類、目標檢測、圖像分割、目標跟蹤等是計算機視覺領域最重要的研究課題。本文將著重介紹目標檢測的相關知識，并提供一些實例，以幫助讀者對目標檢測建立一個整體的認識。

作者：涂銘 金智勇

來源：大數據DT（ID：hzdashuju）

01?什么是目標檢測

本文討論的目標檢測是指通過編寫特定的算法代碼，讓計算機從一張圖像中找出若干特定目標的方法。目標檢測包含兩層含義：

判定圖像上有哪些目標物體，解決目標物體存在性的問題；

判定圖像中目標物體的具體位置，解決目標物體在哪里的問題。

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

▲圖1-1?人體檢測示例

02 典型的應用場景

目標檢測是計算機視覺最基本的問題之一，具有極為廣泛的應用，下面簡單介紹幾個典型的應用場景。

1. 人臉識別

人臉識別是基于人的面部特征進行身份識別的一種生物識別技術，通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行識別，通常也叫作人像識別、面部識別。

人臉識別系統主要包括4個部分，分別為人臉圖像采集/檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及身份匹配與識別。其中人臉圖像采集/檢測是進行后續識別的基礎。如圖1-2所示，通過檢測框把后續識別算法的處理區域從整個圖像限制到人臉區域。

▲圖1-2 人臉識別示例

近年來，人臉識別技術已經取得了長足的發展，目前廣泛應用于公安、交通、支付等多個實際場景。

2. 智慧交通

智慧交通是目標檢測的一個重要應用領域，主要包括如下場景。

交通流量監控與紅綠燈配時控制：通過視覺算法，對道路卡口相機和電警相機中采集的視頻圖像進行分析，根據相應路段的車流量，調整紅綠燈配時策略，提升交通通行能力。

異常事件檢測：通過視覺算法，檢測各種交通異常事件，包括非機動車駛入機動車道、車輛占用應急車道以及監控危險品運輸車輛駕駛員的駕駛行為、交通事故實時報警等，第一時間將異常事件上報給交管部門。

交通違法事件檢測和追蹤：通過視覺算法，發現套牌車輛、收費站逃費現象，跟蹤肇事車輛，對可疑車輛/行人進行全程軌跡追蹤，通過視覺技術手段，極大地提升公安/交管部門的監管能力。

自動駕駛：自動駕駛是當今熱門的研究領域，是一個多種前沿技術高度交叉的研究方向，其中視覺相關算法主要包含對道路、車輛以及行人的檢測，對交通標志物以及路旁物體的檢測識別等。主流的人工智能公司都投入了大量的資源進行自動駕駛方面的研發，目前已經初步實現了受限路況條件下的自動駕駛，但距離實現不受路況、天氣等因素影響的自動駕駛（L4級別），尚有相當大的一段距離。

從根本上看，交通場景中各種具體應用的底層實現，都是以目標檢測技術為基礎的，即對道路、車輛以及行人進行檢測。

3. 工業檢測

工業檢測是計算機視覺的另一個重要應用領域，在各個行業均有極為廣泛的應用。在產品的生產過程中，由于原料、制造業工藝、環境等因素的影響，產品有可能產生各種各樣的問題。其中相當一部分是所謂的外觀缺陷，即人眼可識別的缺陷。

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

▲圖1-3 電路板內層芯板斷路示意圖

在傳統生產流程中，外觀缺陷大多采用人工檢測的方式進行識別，不僅消耗人力成本，也無法保障檢測效果。工業檢測就是利用計算機視覺技術中的目標檢測算法，把產品在生產過程中出現的裂紋、形變、部件丟失等外觀缺陷檢測出來，達到提升產品質量穩定性、提高生產效率的目的。

關于作者：涂銘，資深數據架構師和人工智能技術專家，現就職于騰訊，曾就職于阿里。對大數據、自然語言處理、圖像識別、Python、Java等相關技術有深入的研究，積累了豐富的實踐經驗。

金智勇，計算機視覺算法專家，在計算機視覺領域深耕12年。現就職于百度，曾就職于阿里和三星等知名高新技術企業。業務領域涵蓋增強現實、人臉識別、圖像美化、智能交通、工業質檢等多個方向，具有豐富的算法研究與落地經驗。

本文摘編自《深度學習與目標檢測：工具、原理與算法》，經出版方授權發布。（ISBN：9787111690344）

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總結

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