综述poseestimation
物体位姿估计综述英文
物体位姿估计综述英文Overview of Object Pose Estimation.Object pose estimation is a crucial task in computer vision, aiming to determine the position and orientation of objects in a given scene. It plays a pivotal role in various applications, ranging from augmented reality to robotics and autonomous driving. This article presents a comprehensive overview of object pose estimation, discussing its importance, methods, challenges, and future trends.Importance of Object Pose Estimation.Object pose estimation is essential for understanding and interacting with the physical world. It enables systems to perceive the three-dimensional position and orientation of objects accurately, enabling precise manipulation, localization, and tracking. In augmented reality, pose estimation is crucial for overlaying virtual objects ontothe real world. In robotics, it enables robots to grasp, manipulate, and interact with objects effectively. In autonomous driving, pose estimation is vital for perceiving the position and orientation of vehicles and pedestrians to ensure safe navigation.Methods of Object Pose Estimation.Object pose estimation can be categorized into two broad approaches: template-based methods and learning-based methods.Template-based methods involve the creation of a 3D model or template of the object and matching it with the observed 2D image to estimate the pose. One popular algorithm is the Iterative Closest Point (ICP), whichaligns the 3D model with the 2D image by minimizing the distances between corresponding points. Template-based methods are accurate but computationally expensive and limited to known object categories.Learning-based methods, on the other hand, utilize deeplearning techniques to learn pose estimation directly from data. Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly used to extract features from images, and pose estimationis performed using regression or classification tasks. Methods like PoseNet and PVNet have achieved remarkable results in recent years. Learning-based methods are more flexible and can handle unknown object categories but require large amounts of labeled data for training.Challenges in Object Pose Estimation.Object pose estimation faces several challenges, including occlusion, cluttered scenes, and varying lighting conditions. Occlusion occurs when objects overlap or are partially hidden, making it difficult to extract sufficient information for pose estimation. Cluttered scenes present a challenge due to the presence of multiple objects, makingit difficult to separate and identify individual objects. Varying lighting conditions can affect the appearance of objects, leading to inaccuracies in pose estimation.Another challenge is the diversity of object shapes andsizes. Different objects have unique geometric properties that require specific approaches for accurate pose estimation. Additionally, pose estimation is oftensensitive to noise and outliers in the input data, which can affect the accuracy of the estimated pose.Future Trends in Object Pose Estimation.With the advancements in deep learning and computer vision, object pose estimation is expected to evolvefurther in the coming years. One promising direction is the integration of sensor data, such as depth sensors or RGB-D cameras, to enhance pose estimation accuracy in complex environments. Multi-modal data fusion can provideadditional information about object geometry and depth, leading to more robust pose estimation.Another trend is the utilization of larger and more diverse datasets for training deep learning models. This will enable the development of more generalizable and robust pose estimation algorithms that can handle a wide range of object categories and environments.Finally, real-time pose estimation is an important direction for future research. Many applications, such as augmented reality and robotics, require pose estimation to be performed in real-time, enabling fast and responsive interactions. The development of efficient algorithms and hardware optimizations can lead to significant improvements in real-time pose estimation capabilities.In conclusion, object pose estimation is a crucial task in computer vision with widespread applications. It involves the estimation of the position and orientation of objects in a given scene, enabling precise manipulation, localization, and tracking. Template-based and learning-based methods are commonly used for pose estimation, each with its own advantages and limitations. Challenges such as occlusion, cluttered scenes, and varying lighting conditions need to be addressed to improve pose estimation accuracy. Future trends include the integration of sensor data, utilization of larger and more diverse datasets, and the development of real-time pose estimation algorithms. With continued research and advancements in this field,object pose estimation is expected to play a pivotal role in enabling more intelligent and responsive interactions with the physical world.。
2D人体姿态估计综述
2D人体姿态估计综述作者：岳程宇闫胜业来源：《现代信息科技》2020年第12期摘 ;要：在神经网络深度学习流行的今天，2D人体姿态估计作为其他计算机视觉任务的研究基础，它的检测精度和速度对后续其他检测等任务有着重大的影响，并且引起了学者们的广泛关注。
文章针对该方向的研究内容进行了综述，阐述了研究意义和应用，对数据库和评价指标进行介绍，接着结合代表作分析研究了姿态估计的传统方法、深度学习方法，最后总结讨论现阶段研究的问题和趋势。
关键词：计算机视觉;姿态估计;人体关键点中图分类号：TP391.41 ; ; ;文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）12-0090-03Abstract：Under the popularity of neural network and deep learning，2D pose estimation，the precision and speed of it has a great influence on the next task，and it has attracted wide attention of scholars. For this research details，this paper expounds the meanings and applications，introduces the databases and the evaluation indexes，then analyses the conventional methods and deep learning methods. Finally，it summarizes and discusses the current research problems and trend.Keywords：computer vision;pose estimation;key points of human body0 ;引 ;言2D人体姿态估计是计算机视觉研究中的一个重要分支，其研究结合了检测、识别、跟踪的相关方法。
计算机视觉中的目标跟踪与姿态估计算法
计算机视觉中的目标跟踪与姿态估计算法计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使机器“看”的科学与技术，它旨在通过模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频数据。
在计算机视觉领域中，目标跟踪（Object Tracking）和姿态估计（Pose Estimation）是两个重要且紧密相关的问题，涉及到许多重要的应用领域，如自动驾驶、视频监控、增强现实等。
目标跟踪是指在一个视频序列中，识别和定位特定目标的过程。
在目标跟踪中，我们需要判断目标的位置、大小、形状以及目标和背景之间的关系。
目标跟踪算法可以分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要利用目标的颜色、纹理、形状等特征，通过计算目标与背景之间的相似性来进行跟踪。
而基于深度学习的方法则通过神经网络从大规模的标注数据中学习目标的表示，并利用学到的表示来进行目标跟踪。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
姿态估计是指从一个或多个输入图像中估计或恢复出目标的姿态信息，如位置、角度、形状等。
姿态估计是计算机视觉中的一个经典问题，其在许多应用场景中都具有重要的意义。
姿态估计算法可以分为基于模型的方法和基于深度学习的方法。
基于模型的方法通常通过建立目标的几何模型、运动模型或统计模型，利用图像特征与模型之间的匹配程度来估计目标的姿态。
而基于深度学习的方法则通过神经网络从大量的标注数据中学习目标的姿态信息，并利用学到的表示进行姿态估计。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的基于深度学习的目标跟踪与姿态估计算法被提出。
这些算法通过深度神经网络的优秀特性，如自动学习、高鲁棒性、良好的泛化能力等，在目标跟踪与姿态估计任务上取得了令人瞩目的成果。
基于骨架的人体行为识别方法综述
基于骨架的人体行为识别方法综述摘要：人体行为识别技术在智能监控、人机交互、虚拟现实、智能康复、运动训练等领域都具有重要的应用价值和广阔的应用前景。
人体骨架关节点的时序变化为人体行为识别提供了强有力的信息，而且相比于RGB图像，人体骨架数据能够很好的克服复杂背景、光照变化及人体外观变化等无关因素的影响，所以基于骨架的人体行为识别受到了越来越多的关注。
本文系统的综述了基于骨架人体行为识别领域的研究进展，文章首先对骨架数据的获取方法以及常用的骨架行为数据集进行了介绍；其次介绍了目前基于骨架的人体行为识别主要方法；最后对该领域未来的研究进行了总结与展望。
本文旨在为希望从事基于骨架的人体行为识别的研究人员提供一个起点，加快该领域的研究及应用。
关键词:深度学习；人体行为识别；骨架数据；0引言近年来，随着智能设备的不断普及，视频的数量呈现爆炸式的增长，此外为了安防起见，在各大公共场所都安置了监控设备，视频资源变得越来越丰富多样，如何让计算机从视频中自动地识别出人体的行为成为越来越多研究者的研究方向。
人体行为识别技术在智能监控、无人驾驶和运动训练等领域都有着非常重要的应用价值。
与传统的RGB 视频相比，骨架数据可以给人体行为识别研究带来诸多的便利。
RGB视频受到复杂背景、关照变化和人体外观变化的影响，而骨架数据能够很好的克服这些无关因素的影响且骨架数据特征明确简单，网络参数数量比较少，更易于训练与测试。
本文的主要贡献：本文对基于骨架的人体行为识别方法进行了全面的综述；介绍了目前存在的骨架行为识别主要模型，其中包括LSTM框架、CNN框架、GCN框架；对国际上目前骨架数据的获取方法和骨架人体行为识别常用数据集进行了介绍；最后对未来的相关研究进行了总结和展望。
通过阅读本文，可以熟悉该领域的发展现状，未来的发展方向以及该领域面临的挑战，便于研究者参照对比，加快该领域的研究及应用。
1 骨架数据的介绍与获取骨架数据是将人体表示成若干个预先定义好的关节点在相机坐标系中的坐标来表示的。
人体姿态捕捉方法综述
人体姿态捕捉方法综述人体姿态捕捉（Human Pose Estimation）是指从图像或视频中提取人体姿态的过程。
它在许多应用领域中起着重要的作用，如人机交互、多媒体检索、人体动作分析等。
随着计算机视觉和深度学习的发展，人体姿态捕捉方法不断演进和改进。
本文将对人体姿态捕捉方法进行综述，系统地介绍几种主要方法。
传统的人体姿态捕捉方法主要分为基于模型的方法和基于特征的方法。
基于模型的方法试图通过建立人体姿态模型来解决捕捉问题，并通过优化算法来拟合模型与输入图像之间的对应关系。
基于特征的方法则试图直接从输入图像中提取特征，并通过分类或回归算法来估计人体姿态。
基于模型的方法主要包括预定义模型和灵活模型。
预定义模型是指事先定义好的人体姿态模型，如人体关节模型、骨骼模型等。
这些模型一般是基于人体解剖学知识构建的，并通过优化算法来拟合模型与图像之间的对应关系。
灵活模型则是指根据输入图像自动学习的模型，如图像表示模型、概率图模型等。
这些模型能够根据输入图像的不同自适应调整，提高姿态估计的准确性和鲁棒性。
基于特征的方法主要包括手工设计特征和深度学习特征。
手工设计特征是指通过对输入图像进行特征提取和降维，将复杂的姿态估计问题简化为特征分类或回归问题。
常用的手工设计特征包括HOG（Histogram of Oriented Gradient）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等。
深度学习特征则是指通过深度神经网络自动学习图像特征，并通过分类或回归算法来估计人体姿态。
深度学习特征在人体姿态捕捉问题中取得了显著的成果，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
除了基于模型和特征的方法，还有一些将两者结合起来的方法，如混合方法和端到端方法。
混合方法将传统的基于模型和特征的方法进行融合，通过建立模型和提取特征相结合来解决姿态捕捉问题。
端到端方法则是指直接从原始图像输入开始，通过一个深度神经网络来学习图像特征和姿态估计模型，实现一体化的姿态捕捉流程。
二维人体姿态估计研究综述
二维人体姿态估计研究综述李崤河; 刘进锋【期刊名称】《《现代计算机（专业版）》》【年(卷),期】2019(000)022【总页数】5页(P33-37)【关键词】深度学习; 人体姿态估计; 关键点检测【作者】李崤河; 刘进锋【作者单位】宁夏大学信息工程学院银川750021【正文语种】中文0 引言人体姿态估计长久以来一直是计算机视觉领域的一个热点问题。
其主要内容，是让计算机从图像或视频中定位出人物的关键点（也称为关节点，如肘、手腕等）。
人体姿态估计作为理解图像或视频中人物动作的基础，一直受到众多学者的关注。
随着计算机技术的迅猛发展，人体姿态估计已经在动作识别、人机交互、智能安防、增强现实等领域获得了广泛应用。
人体姿态估计按维度可分为二维和三维两种：二维人体姿态估计通常使用线段或者矩形来描述人体各关节在图像上的投影位置，线段的长度和角度表示了人体的二维姿态；三维人体姿态估计通常使用树模型来描述估计的姿态，各关节点的位置使用三维坐标确定。
在实际应用中，目前获取的大多数图像仍是二维图像，同时三维姿态估计可以使用二维预测进行推理[1]，所以二维姿态估计有着重要的研究价值。
自人体姿态估计的概念提出以来，国内外的学者对此做出了不懈的努力。
传统的姿态估计算法主要是基于图结构（Pictorial Structures）模型[2]。
该模型将人或物体表示为多个部件的集合，这些部件之间含有空间约束，通过人工指定的特征检测组件实现关节点检测。
传统方法过于依赖手工设计的模板，难以应付复杂的姿态变换并且推广到多人姿态估计。
随着深度学习技术在计算机视觉领域大放异彩，部分学者开始研究如何利用深度学习来解决人体姿态估计问题。
Toshev 等人利用深度卷积神经网络对人体姿态进行全局推断，提出了完全基于神经网络的模型DeepPose[3]。
DeepPose 是第一个将深度学习方法应用于人体姿态估计的主要模型。
该模型实现了SOTA 性能并击败了当时的传统模型。
空间目标三维姿态估计方法综述
参考文献：
口］徐绍辁，张华海。杨志强．ＧＰＳ测量原理及应用
［２］
［Ｍ］．武汉：武汉测绘科技大学出版社，１９９８． ｓｐｉｎｎｅｙ Ｖ ｗ． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
Ｓｙｓｔｅｍ ａｓ ａｎ ａｔｔｉｔｕｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｎｅａｒ ｅａｒｔｈ ｕｓｅｒｓ
０引 言
三维姿态参数是反映空间目标运动状态的重 要参数，获得这些参数对目标的运动分析、优化设 计和故障分析等有着重要的意义。若能够确定每 一时刻的目标姿态参数，就可以确定目标姿态，进 而为后续的判断和评估提供数据。也为空间目标 仿真实验以及新型武器的测试提供一种有效手 段，因此，该研究具有重要的现实意义，吸引了国 内外的专家学者。
２０世纪８０年代，由斯坦福特通信公司（ＳＴＩ） 制造的单卫星接收机∞’６３使得姿态测量精度值达 到：横摇一Ｏ．５７。；纵摇一Ｏ．２８。；航向为０．０３。。用 美国Ｔｒｉｍｂｌｅ公司研制的ＧＰＳ接收机，美国海军 在Ｙｏｒｋｔｏｗｎ（约克顿号）巡洋舰上验证了ＧＰＳ 的姿态测量能力［７’８］，航向和姿态接收采用３个排 成直角形阵列天线，确定偏航角和俯仰角的第一 基线长６０ ｃｍ，确定倾斜角的第二基线长４０ ｃｍ， 经处理后，测得的偏航角、俯仰角、倾斜角的标准 偏差分别为１．５。，４．３。，５．６。，首次验证了ＧＰＳ能
收稿日期：２００７一０８—２０ 基金项目：吉林省科技厅基金资助项目（２００７０１０２） 作者简介：陈娟（１９６２一），女，汉族，吉林长春人。长春工业大学教授，工学博士，博士生导师，主要从事光电跟踪与计算机控制研
究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｅｎｊｕａｎ＠ｍａｉｌ．ｃｃｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ．
万方数据
３２４
长春工业大学学报（自然科学版）
深度学习人体姿态估计总结汇报(HRNet)
论文概述
本篇论文主要研究的是人的姿态问题， 着重输出可靠的高分辨表征。
传统方法：大多数从高分辨率到低分辨 率产生的低分辨表征中恢复高分辨率表 征。
本文方法：网络能在整个过程中都保持 高分辨率的表征。此人体姿态估计模型 刷新了三项COCO纪录。
近期工作
最近的发展表明，深度卷积神经网络已经取得了最先进的性能。大多数现有 的方法通过一个网络(通常由高分辨率到低分辨率的子网串联而成)传递输入， 然后提高分辨率。例如，Hourglass[40]通过对称的低到高分辨率 (symmetric low-to-high process)过程恢复高分辨率。SimpleBaseline采 用少量的转置卷积层(transposed convolution layers)来生成高分辨率的表 示。此外，dilated convolutions还被用于放大高分辨率到低分辨率网络 (high-to-low resolution network)的后几层(如VGGNet或ResNet)。
深度学习人体姿态估计 总结汇报
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimati析
目录
CONTENT
什么是人体姿势估计？
人体姿势估计被定义为图像或视频中人体关节（也称为关键点 - 肘部，手腕等）的定位 问题。它还被定义为在所有关节姿势的空间中搜索特定姿势。
论文讲解
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
论文概述
这篇论文主要研究人的姿态问题 (human pose estimation problem)，着 重于输出可靠的高分辨率表征(reliable highresolution representations)。现有 的大多数方法都是从高分辨率到低分辨 率网络(high-to-low resolution network) 产生的低分辨率表征中恢复高分辨率表 征。相反，我们提出的网络能在整个过 程中都保持高分辨率的表征。
human pose estimation中常用的数据增强方法 -回复
human pose estimation中常用的数据增强方法-回复人体姿势估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在从图像或视频中准确地估计人体的关节点坐标。
为了提高人体姿势估计模型的鲁棒性和性能，研究者们常常采用数据增强方法来扩充训练集，并且进行模型的训练。
本文将详细介绍在人体姿势估计中常用的数据增强方法，包括图像变换、姿势变换、噪声注入和网络设计等方面。
一、图像变换1. 镜像翻转：通过将图像进行水平翻转可以扩充训练集。
这是因为人体姿势是对称的，对于一个人的左右对应的关节点，其相对位置是一致的。
通过进行镜像翻转，可以生成一倍的额外数据，从而提高模型的泛化能力。
2. 尺度变换：在训练过程中，将图像进行缩放或放大，可以模拟不同距离下的人体姿势估计任务。
这对于模型的泛化能力和鲁棒性的提升具有一定的帮助。
3. 旋转变换：通过对图像进行旋转操作，可以模拟人体在不同旋转角度下的姿势。
这有助于提高模型对于姿势的鲁棒性，并且可以减轻数据集中的困难样本（比如侧面或仰卧姿势）对于模型的影响。
二、姿势变换1. 关节点位置扰动：在训练过程中，随机对关节点的位置进行微小扰动，从而可以增加模型对关节点位置的鲁棒性。
这种扰动可以是平移、旋转或缩放等操作，这样模型就可以在非准确标注的关节点位置上预测出准确的姿势。
2. 部分遮挡：在训练过程中，通过随机遮挡部分人体关键点，可以增加模型对于遮挡情况的识别和预测能力。
这种策略在处理真实场景中存在遮挡问题时，可以提高模型的鲁棒性。
三、噪声注入1. 加性噪声：在训练过程中，对图像进行加性噪声操作，如高斯噪声或椒盐噪声，可以增加模型对于图像噪声的鲁棒性。
这对于模拟真实场景下的图像质量问题（如低光照、传感器噪声等）有一定的帮助。
2. 姿势噪声：在训练过程中，对真实姿势数据进行姿势扰动或重采样，从而引入姿势噪声。
这可以帮助模型更好地学习如何从噪声中提取准确的姿势信息。
姿势识别是什么原理的应用
姿势识别是什么原理的应用1. 什么是姿势识别姿势识别（Pose Estimation）是指通过对人体姿势的分析和理解，识别出人体在空间中的姿势和动作。
通常情况下，姿势识别可以通过使用计算机视觉技术、深度学习和机器学习等方法来实现。
2. 姿势识别的原理姿势识别的原理基于计算机视觉和深度学习技术。
下面将介绍姿势识别的基本原理和常见的方法。
2.1. 图像预处理在姿势识别过程中，首先需要对输入的图像进行预处理。
图像预处理的目的是消除噪声、调整图像亮度和对比度等，以便于后续的姿势识别算法处理。
2.2. 关键点检测关键点检测是姿势识别的核心步骤。
在关键点检测中，算法会识别人体的关键身体部位，如头部、肩膀、手臂、腰部、膝盖和脚等。
这些关键点可以被看作是人体姿势的基本元素，通过检测关键点的位置信息，可以还原出人体的姿势和动作。
2.3. 姿势重建在关键点检测之后，姿势重建的目标是将关键点连接起来，形成人体姿势的图像表示。
姿势重建可以通过连接关键点之间的线段或者构建骨骼模型来实现。
对于二维图像，姿势重建可以通过线段的绘制来表示，而对于三维图像，则可以通过骨骼模型或者3D渲染来呈现。
3. 姿势识别的应用姿势识别的应用非常广泛，在各个领域都有其独特的应用场景。
以下列举了一些姿势识别的应用示例：3.1. 动作捕捉姿势识别技术可以用于电影、游戏和虚拟现实等领域中的动作捕捉。
通过对人体姿势的实时追踪和重建，可以将人类的动作转化为数字化的数据，并应用于电影特效、游戏角色控制和虚拟现实交互等方面。
3.2. 体育分析姿势识别技术可以用于体育分析。
通过对运动员的姿势进行跟踪和分析，可以提供运动员的动作数据，帮助教练和运动员改进动作技巧、优化训练计划和提高竞技水平。
3.3. 健康监测姿势识别技术在健康监测领域也有广泛的应用。
例如，通过对老年人的姿势进行识别和分析，可以及时发现和预防跌倒事故；通过对姿势和动作的监测，可以评估和改善人们的工作姿势，预防职业性疾病。
基于激光雷达的移动机器人位姿估计方法综述
3 距离数据的对应 （ Correspondence of Range Data）
令 S={S1 ,S2, … ,Sn} 表示当前扫描的距离数据， M={M1 ,M2, …,Mm } 表示参考扫描的距离数据，T 表示 数据集合 S 和 M 之间的位姿变换关系，F 表示距离数 据匹配误差的度量。位姿估计问题可以表示成确定 S 和 M 的最佳匹配问题，即搜索变换 T 使误差 E 最小：
王宏
张钹
北京 100084）
智能技术与系统国家重点实验室
摘 要 ：位姿估计是移动机器人研究的一个核心问题。本文综述了国内外基于激光雷达的移动机器人位姿估计的最新进展， 并对各种方法进行分类、比较和分析，从中归纳出应用中值得注意的问题和发展趋势。 关键词 ：位姿估计；激光雷达；移动机器人
OVERVIEW OF LASER RADAR BASED POSE ESTIMATION FOR MOBILE ROBOTS
n min ∑ ei2 (t x , t y ,θ ) ， e = diag D × R T t x ,t y ,θ i=1
(
)
min T
目前已有的对应方法大致可分为 3 类[10]：特征－ 特征、点－特征和点－点。针对不同的对应方法，最 小化方法也有所不同。 3.1 特征－特征对应
YANG Ming
WANG Hong
ZHANG Bo
1
引言（ Introduction）
位姿估计问题是移动机器人研究的一个核心问 题。精确的位姿估计对于 Y 移动机器人的定位、自动 y Robot Y Frame 地图生成、路径规划和控 i yi x xi 制、目标检测和跟踪等具 o 有重要意义。在二维环境 t y World 中，移动机器人的位姿通 Frame X 常 使 用 三 元 组 (tx,ty,?) 表 O tx Xi 示。其中，(tx,ty) 表示移动 图 1 机器人位姿示意图 机器人相对世界坐标的位 Fig.1 Robot’ s Pose 置（平移分量），?表示其 方位（旋转分量）。 传统的位姿估计方法一般可分为 2 大类：相对位 姿和绝对位姿。航位推算（ Dead-Reckoning）是一种经 典的相对位姿估计方法，它一般使用安装在车轮上的 光码盘记录车轮的转数，从而计算出机器人行驶的距 离和方向。航位推算的优点是方法简单、价格低廉， 但其本质上容易受标定误差、车轮与地面的不良接触、 颠簸等因素影响，因此误差较大。惯性导航系统 INS （Inertial Navigation Systems）使用（机械式或激光） 陀螺仪和加速度计得到机器人的加速度信息，通过积 分获得机器人的位姿信息。一般情况下，惯性导航系 统的精度高于航位推算，但是其精度也要受陀螺仪漂 移、标定误差、敏感度等问题影响。无论是航位推算 还是惯性导航系统，它们都存在一个共同的缺点：存 在累积误差，即随着行驶距离的不断增加，误差也不 断增大。 与相对位姿估计不同，绝对位姿估计不存在累积 误差问题。全球定位系统 GPS （ Global Positioning System）是一种非常直接的绝对位姿估计方法，但是 一般精度较低，而且受周围环境（例如建筑物）的影
目标检测算法综述
目标检测算法综述***（**大学 **学院广州 510006）摘要：从简单的图像分类到三维姿势预测 (3D-poseestimation)，计算机视觉(Computer Vision) 领域一直不缺乏有趣的问题，其中就包括对象/目标检测(Object Detection)。
和许多其他的计算机视觉问题一样，目标检测仍然没有一个显而易见的最优方法，这意味着这个领域还有很多潜力。
本文先从对象检测与其他计算机视觉问题开始，继而对经典传统到现在利用深度学习的目标检测算法进行了归纳总结，综述了这些算法是怎么解决目标检测的困难与挑战的，主要是现在用得比较多的性能较好的深度学习目标检测算法，最后介绍了目标检测算法的最新应用和发展趋势。
关键词：目标检测；计算机视觉；深度学习；0 引言在本文中，我们将深入了解目标检测的实际应用、作为机器学习的目标检测的主要问题是什么、以及深度学习如何在这几年里解决这个问题。
1 对象检测与其他计算机视觉问题1.1 分类(Classification)分类问题是计算机视觉中最著名的问题，它是识别出图像的类别，比如人、兔子、猫、狗等等。
在学术界使用的最流行的数据集之一是ImageNet，由数百万个分类图像组成，并在ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC) 的年度竞赛中使用。
近年来，分类模型的精确度已经超过了人类的肉眼，所以这个问题已算是基本解决了的。
1.2 定位 (Localization)定位是在图像中找到某个对象的位置，和分类有些类似。
定位有很多实际应用。
例如，智能裁剪 (Smart Cropping) ——基于对象所在的位置裁剪图像，或者常规的对象提取之后再用其他方法做进一步处理。
它可以与分类结合定位对象，然后将其分类为多种可能的类别之一。
1.3 目标检测 (Object Detection)定位和分类可以迭代起来，最终在一张图片汇总对多个目标进行检测和分类。
目标检测是在图像上发现和分类一个变量的问题。
基于深度学习的人体姿态估计综述
基于深度学习的⼈体姿态估计综述定义姿态估计：在⼈体关节连接的所有姿势空间中搜索某个特定姿势，本质为关节点的定位。
⼈体⾻架以⼀种图的⽅式表⽰了⼈的⽅位姿态，本质上是⼀组能被连接起来表⽰⼈体姿态的坐标。
坐标点⼜称为关节或关键点，两坐标点之间的连接称为肢体--limb姿势空间的⼦集：⾻架表⽰的⽰例：准确的说左侧是openpose中的格式2D Pose Estimation：从RGB图像中估计每个关节点的2D姿势坐标，2D pose (x,y)3D Pose Estimation: 从RGB图像中估计每个关节点的3D姿势坐标，3D pose (x,y,z)，z---the depth应⽤1. 动作识别2. 训练机器⼈3. 游戏中跟踪交互对象的动作4. 动画视频中增强现实--动作渲染难点1. 关节的特点：强⼤⽽复杂的表达能⼒；⼩且⼏乎看不见2. 遮挡、服装和照明变化2D Pose估计传统的⽅法是：过可变形区域建模，缺点是表性能⼒差，没有考虑上下⽂信息。
基于深度学习的⽅法：DeepPose——第⼀篇将基于卷积神经⽹络的深度学习⽅法应⽤到姿势估计的论⽂0.将关节点估计建模为回归问题，证明了从整体推理隐藏的关节点的合理性，展⽰了CNN强⼤的表现⼒。
1.将alexnet前⾯的七层拿出来，加⼀个2K的向量（x,y）*k. k-----⼈体⾻骼建模的关节点个数2.再级联⼀个同样的回归器，对1阶段粗回归得到的关节点位置从原图上裁剪得到ROI区域，再⼀次回归精修位置----此时分辨率变⼤弊端：直接回归⼀组向量作为xy坐标很困难，增加了学习的复杂度，降低了泛化能⼒，因此某些地⽅表现⼀般。
最新的SOTA⽅法：是回归K张heatmap，代表某种关节点发⽣在此对应像素位置的置信度。
如下⾯论⽂Efficient Object Localization Using Convolutional Networks并⾏的在多分辨率图⽚上操作精修时直接从第⼀层回归器拿特征图ROI，⽽不是去原图拿ROI优点：热图预测⽐直接回归关节点效果好不⾜：没有考虑⼈体的结构建模------⼈体具有⾼度对称性，部位⽐例关系，物理连接性（肘⼀定是连接腕关节或肩关节），贯通性以及关节局限性（⽐如肘向后弯曲限制）等，通过建模这种结构关系可以使关键点的确定更容易，使遮挡关节的估计变成可能。
姿态估计和行为识别的流程
姿态估计和行为识别的流程英文回答：Pose Estimation and Action Recognition Pipeline.Pose Estimation.1. Data Acquisition: Collect or prepare training data of human poses. This may be done through motion capture suits or markerless image-based methods.2. Preprocessing: Label and clean the data, including removing noise, cropping, and scaling the images or recordings.3. Model Training: Train a neural network model, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), to predict the pose from input data.4. Model Evaluation: Assess the accuracy and efficiencyof the trained model on a validation dataset.Action Recognition.1. Data Acquisition: Collect or prepare video data of human actions. This may be done through manual annotationor using automated recognition software.2. Preprocessing: Preprocess the videos, including resizing, converting to grayscale, and normalizing the frames.3. Feature Extraction: Extract features from the preprocessed videos, such as optical flow, motion gradients, or spatiotemporal features.4. Model Training: Train a neural network model, suchas Recurrent Neural Networks (RNNs) or 3D Convolutional Neural Networks (3D CNNs), to recognize actions from the extracted features.5. Model Evaluation: Evaluate the accuracy andefficiency of the trained model on a validation dataset.中文回答：姿态估计和行为识别的流程。
human pose estimation中常用的数据增强方法 -回复
human pose estimation中常用的数据增强方法-回复标题：人类姿态估计中的常用数据增强方法在深度学习领域，数据增强是一种有效的策略，用于提高模型的泛化能力和鲁棒性。
特别是在人类姿态估计任务中，由于收集和标注大规模的训练数据既耗时又昂贵，因此数据增强显得尤为重要。
以下将详细介绍在人类姿态估计中常用的数据增强方法。
1. 镜像翻转（Horizontal Flip）镜像翻转是最基本的数据增强方法，通过水平翻转图像，可以模拟出人在左右方向上的变化，增加模型对姿态方向的适应性。
这种方法简单易行，且不会改变人体关键点之间的相对位置关系。
2. 旋转（Rotation）旋转数据增强是通过对图像进行一定角度的旋转来实现的。
这种方式可以模拟出人在不同视角下的姿态，增强模型对各种视角的适应能力。
然而，需要注意的是，在进行旋转操作时，需要相应地调整人体关键点的位置，以保持关键点相对于新图像的正确位置。
3. 缩放（Zoom）缩放数据增强是通过改变图像的大小来实现的。
这种方法可以模拟出人在远近不同位置的姿态，增强模型对距离和尺度变化的适应能力。
同样，缩放操作后也需要调整人体关键点的位置。
4. 剪切（Crop）剪切数据增强是通过从原始图像中随机裁剪出一部分区域来实现的。
这种方法可以模拟出部分身体部位被遮挡的情况，增强模型在面对复杂环境和遮挡问题时的处理能力。
5. 平移（Translation）平移数据增强是通过在图像中随机移动人体关键点来实现的。
这种方法可以模拟出人在图像中的位置变化，增强模型对位置不确定性的处理能力。
6. 添加噪声（Additive Noise）添加噪声数据增强是通过在图像或关键点坐标上添加随机噪声来实现的。
这种方法可以模拟出图像采集过程中的噪声干扰，增强模型对噪声的抵抗能力。
7. 彩色空间变换（Color Space Transform）彩色空间变换数据增强是通过在不同的彩色空间（如RGB、HSV、YCbCr 等）之间转换图像来实现的。
行为识别和姿态估计自顶向下的算法
行为识别和姿态估计自顶向下的算法## Top-Down Algorithms for Action Recognition and Pose Estimation.### 英文回答：Top-Down Action Recognition.Top-down action recognition approaches leverage prior knowledge of human pose and motion to guide the recognition process. They typically involve the following steps:1. Pose Estimation: Initializing a human pose estimator to identify the body parts and their relative positions in the input image/video.2. Feature Extraction: Extracting features from the estimated pose, such as body part locations, angles, and velocities.3. Spatial-Temporal Modeling: Utilizing deep learning models (e.g., Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs)) to capture the temporal evolution and spatial relationships of the pose features.4. Action Classification: Classifying the inputvideo/image into a predefined set of action categories based on the learned representations.Top-Down Pose Estimation.Top-down pose estimation methods estimate human pose by predicting the body parts' locations in the image/video. They typically follow a two-stage approach:1. Heatmap Generation: Generating heatmaps, where each pixel intensity corresponds to the probability of a body part being located at that position.2. Body Part Localization: Refining the pose estimation by extracting the body part locations as peaks within the heatmaps.### 中文回答：自顶向下的动作识别。
重新思考人体姿态估计RethinkingHumanPoseEstimation
重新思考⼈体姿态估计RethinkingHumanPoseEstimation 作者：yangsenius浅谈：2D⼈体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应⽤、研究趋势、未来⽅向以及个⼈思考1.基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个⼈体的位置以及⾻架上的稀疏的关键点位置。
2.基本任务：给定⼀张RGB图像，定位图像中⼈体的关键点位置，并确定其⾪属的⼈体。
按照⼈的直观视觉理解的话，主要会涉及到以下问题：关键点及周围的局部特征是什么样的？关键点之间、⼈体肢体的空间约束关系是什么样的，以及层级的⼈体部件关系是什么样的？不同⼈体之间的交互关系是什么样的，⼈体与外界环境之间的交互关系是什么？基于Deep CNN的⽅法的试图通过神经⽹络的拟合能⼒，建⽴⼀种隐式的预测模型来避开上述的显式问题：基于去显式分析⼈体姿态问题的⽅法是有的，传统的Pictorial Structure是其中⼀个较为经典的算法思路，⽬前也有少数⽅法⽤part-based的层级树结构建⽴⼈体姿态模型并利⽤CNN，来进⾏学习与预测。
当下多数深度CNN回归的⽅式, 试图⽤模型强⼤的拟合能⼒去回避以上的显式问题，⽽从⼤量的图像数据和标签监督信息中⽤神经⽹络去学习图像数据与构建的标签信息之间的映射。
3.当前主流研究的基础问题和难点：神经⽹络结构的设计是个永远（当下）都会伴随的问题（假如深度学习的热潮没有退去的话）Top-down：先检测⼈体，再做单⼈姿态估计的两阶段⽅法。
必然受到了⽬标检测任务的制约。
基于bounding box的单⼈姿态估计问题，在⾯对遮挡问题容易受到挫折。
精度虽然髙实时性能较差⼩尺⼨图像受限计算资源限制Bottom-up：针对整副图像的多⼈关键点检测，检测所有关键点候选位置的同时，⽤⼀定的启发式算法关联相关⼈体。
精度不如Top-down的更加精准，但实时性能较好bounding box free⾯对拥挤问题、遮挡问题仍然容易受到挫折⼩尺⼨图像的量化精度问题(推荐19CVPR 的pifpaf)4.⽅法分类：标准1 PipeLine：Top-Down和Bottom-up的⽅法。
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[颜色特征]图像颜色特征是应用最为广泛的视觉特征，其对图像本身尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性[40]。
常用的颜色特征提取方法有颜色直方图、颜色矩、颜色集、颜色聚合向量以及颜色相关图等。
利用颜色特征可以有效地识别颜色丰富、有明显对比、生命周期内颜色信息稳定的昆虫。
基于颜色特征的昆虫自动识别难点在于同种昆虫颜色特征差异有可能很大；同一种昆虫在不同的季节，颜色特征会有变化；即使同一个体昆虫颜色特征在不同环境、不同生长阶段也可能发生很大变化；因此无法单凭颜色特征作为近似昆虫种类识别的数据依据，还需要结合其它不同的昆虫特征来提高识别率。
刘芳, 沈佐锐, 张建伟, 杨红珍.基于颜色特征的昆虫自动鉴定方法昆虫知识, 2009, 45(1):150-153.采用R、G、B、L 4 个一维颜色直方图信息和红色、绿色两个与光照无关的色度二维直方图信息作为昆虫的颜色模式特征，分别提取了昆虫正面、反面颜色特征值，结合神经网络算法实现了对昆虫的自动识别，准确率可达95.2%。
然而不同昆虫的颜色统计有可能相似，仅仅统计各种颜色像素的概率，并不能识别出许多鳞翅目昆虫翅上各种色彩鳞片形成的形状。
因此，需要在提取颜色像素的基础上，结合空间位置的颜色特征向量有助于识别鳞翅目昆虫。
邱道尹, 张法全, 张红涛.农田害虫色彩特征提取的研究. 华北水利水电学院学报, 2008, 25(1):30-32. 选取了与人眼视觉相近的HIS颜色系统模型，并剔除与颜色无关的I分量，提取了红黄绿青蓝紫黑7个颜色的宽度、高度等空间特征，通过多次试验得出每个颜色相应的H值来识别绿刺蛾、红缘灯蛾等农田害虫。
[形态特征]形态特征在昆虫识别中应用较多，可分为形状特征和变换域特征。
常用形状特征参数有面积、周长、主轴方向、紧密度、偏心率、曲率等.形态特征适用于体态较完整昆虫以及个体和形态差异较大的昆虫识别，但昆虫样本的完整性和标本摆放一致性严重影响基于形态特征的昆虫自动识别结果，同时在不同状态下活体昆虫形态特征呈现出来的差异性也使得仅利用形态特征识别昆虫受到一定的限制. Arbuckle T, Schroder S, Steinhage V, Wittmann D.Biodiversity informatics in action: identification and monitoring of bee species using ABIS//Proceedings of the 15th International SymposiumInformatics for Environmental Protection, 2010:425-430.脉序是翅脉在翅面的分布形式，同类昆虫的脉序相对稳定和相似，不同类群的昆虫脉序存在一定的差异.Arbuckle获取蜜蜂的翅脉图像，利用线性和非线性统计学以及图像处理技术提取蜜蜂的几何特征参数,长度、角度和面积，最后利用支持向量机以及核鉴定分析法识别蜜蜂。
该方法可以有效地区分相似的蜜蜂种类，但移植到其它昆虫种类识别效果一般.马骏, 王建华. 一种基于数学形态学的植物病虫识别方法. 深圳大学学报, 2009, 21(1):72-75.提出一种基于膨胀和腐蚀操作的快速算法，用于提取昆虫的骨架特征，将提取的昆虫骨架几何矩特征作为神经网络的输入，进而实现昆虫的自动识别周曼, 周明全. 基于BP 神经网络的水稻害虫自动识别. 北京师范大学学报, 2008, 44 (2):165-167.提出一种基于膨胀和腐蚀操作的快速算法，用于提取昆虫的骨架特征，将提取的昆虫骨架几何矩特征作为神经网络的输入，进而实现昆虫的自动识别[纹理特征]纹理特征描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。
作为一种统计特征，纹理特征具有旋转不变性，并且对噪声有较强的抵抗能力。
在昆虫自动识别过程中，常用的方法是以灰度级空间相关矩阵为基础的灰度共生矩阵。
将纹理特征作为昆虫标本识别的底层特征具有一定的优越性，但纹理特征易受到光照、运动、风吹、反射等因素的影响黄世国, 周明全, 耿国华. 一种角度无关的Gabor-SVM 昆虫识别.小型微型计算机系统, 2010, 31(1):143-146.一种与角度无关的Gabor-SVM方法用于凤蝶等5 种昆虫识别，并与传统的Gabor 纹理和灰度共生矩阵纹理相比较，试验结果表明，AIGabor的昆虫识别算法克服了纹理特征易受图像分辨率、光照等因素的影响的不足，较明显地提高了昆虫识别的准确率。
Zhao J, Chen X P. Field pest identification by an improved gabortexture segmentation scheme. New Zealand Journal of Agricultural Research, 2007, 50:719-723.一种基于Gabor 纹理特征描述子的纹理特征提取方法，利用AdaBoost 算法结合支持向量机对6 种不同形态的害虫图像进行识别，取得较好效果。
但该方法的不足在于角度等参数的改变会引起图像均值、方差等参数变化，从而同一对象的Gabor 变换的能谱也发生变化影响最终识别率.[局部特征]全局特征在一定程度上可以描述图像，但对背景干扰及光照、角度等变化比较敏感，而局部特征的主要思想是将图像分成不同的部分，然后分别对图像的各个部分建立特征描述。
区别于全局特征每幅图像用一个特征向量进行表述，在使用局部特征进行描述时，每幅图像是通过一系列的特征向量进行表述，每个特征向量对应于图像中的一个部分。
基于局部特征提取的昆虫自动识别可以提供更多的昆虫局部细节特征，有利于近似昆虫的分类识别，但不足之处在于其忽略了局部变量和全局变量之间的联系。
Wen C, Guyer D E, Li W. Local feature-based identification and classification for orchard insects. Biosystems Engineering, 2009, 104:299-307.利用SIFT（scale invariant feature transform）矢量描述昆虫图像的局部特征，并作为分类器输入，同时设计了PCALC（principalcomponent analysis expansion linear classifier）、SVM等 6 种分类器实现了对果树昆虫的自动识别与分类。
此方法充分说明了局部特征具有旋转不变性，也克服了全局变量受光照、温度等因素的影响，同时是一种无图像分割的昆虫识别方法。
Larios N, Deng H, Zhang WAutomated insect identification through concatenated histograms of local appearance features: feature vector generation and region detection for deformable objects. Machine Vision and Applications, 2010, 19:105-123利用椭圆标记阈值化后的石蝇二值主曲率图像，并利用PCBR（principal curvature-basedregion detector）检测器和CFH（concatenated featurehistogram）方法自动识别石蝇幼虫，同时比较了PCBR检测器和传统经典的局部特征Kadir检测器的识别性能，经实验得出，此方法可以有效地区分出Calineuria 和Doroneuria两种难以辨别的石蝇，且PCBR 的识别性能明显优于其它检测器。
[多特征综合]不同的昆虫具有不同的颜色、形态、纹理等特征，单一底层的特征提取忽略了多特征之间的联系以及图像各种形式信息的充分理解。
多特征综合可以有效地提高昆虫识别率，是昆虫图像特征提取努力的方向，但其不足是简单的多特征综合忽略了特征间的相关性，从而影响计算机处理速率。
因此，需要采用一些优化算法实现特征有机融合，进而提高识别率的同时加快计算机处理速度。
杨红珍, 张建伟, 李湘涛, 沈佐锐. 基于图像的昆虫远程自动识别系统的研究. 农业工程学报, 2008, 24(1):188-192.提取了斑蝉、铜绿丽金龟等16 种昆虫的矩形度、HU 不变矩等形态特征，以及灰度直方图、二维色度直方图等颜色特征，结合径向基神经网络分类器和Internet 网络实现了基于B/S 结构的远程昆虫识别。
齐丽英. 基于多特征综合的昆虫识别研究. 安徽农业科学, 2009,37(3):1380-1381.采用颜色、形态、纹理3 种单一特征识别凤蝶、斑蛾等5 种昆虫的识别率分别为75%、 78.2%和82%，而基于颜色、形态、纹理特征综合的识别率为90%。
张红涛, 毛罕平, 邱道尹. 储粮害虫图像识别中的特征提取. 农业工程学报, 2009, 25(2):126-130.利用模拟退火算法、基于距离可分性准则的特征压缩、蚁群算法和遗传算法自动提取粮虫的最优特征空间，不仅降低了特征空间的维数，且去除特征间的信息冗余，提高了分类效率和运行速率。
[模板匹配]模板匹配使用一个参考模板，来研究某一特定图案位于整个图像的什么位置，并根据相似度来确定该特定图案是否存在以及确切位置，然后决定未知的测试模式与哪个参考模式是最佳匹配。
王颖, 张广军.昆虫飞行中翅膀序列图像特征匹配方法. 光学技术, 2005, 31(5):723-725.提出基于拓扑变换的几何相对位置不变的约束方法对昆虫翅膀边缘特征进行匹配，并利用极线约束实现精确匹配，此约束匹配方法不仅有效地剔除虚假匹配，同时减小了特征匹配的运算量。
Ashaghathra S, Weckler P, Solie J, Stone M, Wayadande A.Identifying pecan weevils through image processing techniques based on template matching. American Society of Agricultural andBiological Engineering, 2007.利用图像处理方法提取昆虫图像的傅立叶描述子、旋转不变矩等4 个几何特征参数，最后通过模板匹配方法对象甲识别效果进行了比较研究。
结果表明，单一模板因子不能达到预期的准确率，只有将几种不同且相互独立的因子相结合才可以很好地实现对象甲的识别。
[位姿判断]田野中实际拍摄到的图像,昆虫往往呈现各种各样的姿势.如何分辨单个昆虫为什么位姿,然后根据结果运用不同的特征进行判断,可以精准的识别各类昆虫.根据图像分割后的单个昆虫轮廓,我们进行类三角化并计算其中轴,得到中轴后进行左右翻折,进行边缘对比.若重合度较高,则判定为正面俯视图像,再根据顶角判断翅膀张合.若轮廓距离差呈现增长或衰减走势,则为不对称图形,可以判定为侧身图或者其他.该方法目前还没有其他机构进行过研究,初步试验结果良好.图流程4.1 判断方法1）edge comparasion(边缘)方法：结果：图片2 ）Axis determination(主轴)方法：图片3 ）texture(smoothness) (特征)方法：图片：4）判断规则什么情况作什么判断。