实时图像理解与物理系统建模的多算法集成架构

# 实时图像理解与物理系统建模的多算法集成架构 ## 1. 实时图像理解的多算法集成 ### 1.1 实时图像理解面临的挑战 在开发用于实际应用的图像理解系统时，通常会面临鲁棒性和实时性这两大挑战。例如，驾驶员辅助系统中的障碍物检测方法，需要在各种户外环境下提供可靠的感知，并且要尽快完成这个过程，以便为驾驶员的反应节省时间。然而，这两个要求往往相互冲突，设计同时满足这两个要求的图像理解方法非常困难。 在图像理解过程中，通常有多种算法可以获取相同的特定信息，但每种算法的性能和计算工作量各不相同。由于单一算法难以应对各种环境条件，因此集成多种算法形成混合方法成为提高鲁棒性的常用手段。但图像理解算法的计算量通常很大，这种集成会加剧实现实时性的难度。所以，研究如何设计一种既能实现鲁棒性又能保证实时性的混合图像理解方法非常重要。 ### 1.2 多算法集成的研究现状 目前，在图像理解领域已经有很多关于多算法集成的研究。大多数研究针对特定问题提出了混合方法，通常采用多种技术混合或多视觉线索集成的形式。例如，有人提出了用于手写数字识别的混合分类器，使用神经网络作为粗分类器，决策树作为细分类器；还有人提出了混合视觉跟踪方法，包括多边形边缘跟踪器、矩形跟踪器等多种跟踪器；也有人提出了用于目标识别的分割方法，集成了多个视觉线索并结合了多个感兴趣区域检测器。多算法集成已被证明是提高鲁棒性的有效方法，并且已经进行了一些理论研究，但对于如何设计具有实时性约束的通用鲁棒图像理解混合方法，仍需要进行更深入的研究。 ### 1.3 混合模型与架构 #### 1.3.1 混合模型 - “HYBRID” 多算法集成的核心是动态选择和执行具有预期性能和执行时间的合适算法序列。影响算法序列的因素主要有三个：输入数据、计算能力和执行策略。基于这些分析，提出了一个多算法集成模型“HYBRID”，该模型包括“算法池”、“调度器”、“评估器”和“融合器”四个部分，实箭头表示数据流，虚箭头表示控制流。 - **算法池**：包含一组不同的算法，这些算法可以提供相同的输出信息，并且每个算法都有关于其性能和计算工作量特征的描述。性能特征通常用输出信息的质量来描述，计算工作量特征通常用计算成本来描述。这些描述可以通过统计获得。 - **评估器**：负责提供当前输入数据下算法性能和计算工作量特征的评估值。例如，对于分割算法，可以根据当前输入数据计算的光照条件给出评估值。 - **融合器**：负责融合多个算法的输出信息，以给出最终输出。大多数多传感器数据融合和多线索集成技术都可以很好地应用于这个过程。 - **调度器**：根据当前可用的计算能力、执行策略以及每个算法的性能和计算工作量特征的评估值来调度算法。计算能力通常表示混合方法的可用执行时间，执行策略表示性能和计算工作量要求的优先级，特殊的执行策略将通过特殊的调度方法来实现。 “HYBRID”模型的主要优点是可以支持常见的图像理解任务。一方面，算法池中的算法可以是检测器、分类器和跟踪器，因此该模型可以支持检测、分类、跟踪等不同目的；另一方面，当将视觉线索观察过程视为算法池中的算法时，“HYBRID”过程相当于多视觉线索集成；当将从传感器获取信息的过程视为算法池中的算法时，“HYBRID”过程相当于多传感器数据融合。这表明该模型可以支持多线索集成甚至多传感器数据融合，能够为当前主要的图像理解目的提供支持。 #### 1.3.2 混合方法的策略 为了设计基于“HYBRID”模型的鲁棒且实时的方法，可以从以下方面分析提高鲁棒性和加速的策略： - **提高鲁棒性的策略**： - **算法池**：对于单个算法，自适应算法（如自适应SOBEL边缘检测器）有助于在复杂环境中提高鲁棒性。 - **调度器**：选择合适的算法序列有助于提高鲁棒性。 - **融合器**：多视觉线索和多传感器数据的融合可以极大地提