[人工智能-深度学习-77]：目标检测 - 常见项目、应用

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​目录​

​​前言：​​

​​场景一：统计目标的个数​​

​​1.1 电子元器件数统计​​

​​1.2 电子显微镜下不同细胞数量的统计​​

​​1.3 人群中人数的统计​​

​​场景二：阿里云视觉智能开放平台上线的目标检测能力​​

​​场景三：智慧交通​​

​​场景四：工业检测​​

​​场景五：仓库物品检测​​

​​场景六：文本检测Text Detection（OCR）​​

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前言：

目标检测，如YOLO算，有哪些实际应用呢? 在回答这个问题之前，我们首先看一下目标检测的基本任务：

• 图片中目标的检测（置信度）
• 图片中目标的定位（位置）
• 图片中目标的分类（分类）

基于上述三大基本任务，衍生出各种场景的应用。

场景一：统计目标的个数

1.1 电子元器件数统计

背景：电子厂的电子元器件生产流水线，特别是插件散装的器件，可以用电子称称量计算出个数，但误差还是不能接受，尝试图像识别方案，目测能解决这个问题！

1.2 电子显微镜下不同细胞数量的统计

显微镜下细胞的统计是一个很繁琐的事，通常采用局部采用，然后进行全局推广的方式统计细胞的总数，如果采用高分辨率图片 + 小目标检测，可以精确判断各种细胞的数量。

1.3 人群中人数的统计

主要用于判断交通信号，对行人的反应，夜间交通，检测​开会人数​等应用。

场景二：阿里云视觉智能开放平台上线的目标检测能力

阿里云视觉智能开放平台上线的目标检测能力，通过这些能力，可以看到目标检测的一些常用应用。

类别	能力	说明
通用检测	​​主体检测​​	检测图像中的内容主体，返回该主体的区域位置/坐标信息。
	​​白底图检测​​	检测图片背景是否为白底。
	​​透明图检测​​	检测图片背景是否透明。
	​​物体检测​​	检测输入图像中的物体。
	​​IPC图像目标检测​​	可以检测到输入图像中的目标物体，例如人、车辆、宠物等。
	​​IPC视频目标检测​​	可以检测到输入视频中的目标物体，例如人、车辆、宠物等。
车辆检测	​​车辆损伤识别​​	针对常见小汽车车型，识别车辆外观受损部件及损伤类型，可识别数十种车辆部件，五大类外观损伤（刮擦、凹陷、开裂、褶皱、穿洞）。
	​​车辆部件识别​​	检测图片中车辆部件的位置以及名称。
	​​车辆仪表盘识别​​	识别车辆仪表盘上故障灯等信息。
	​​机动车检测​​	检测图像中的机动车主体，返回该机动车主体的区域位置/坐标信息。
	​​车险图片分类​​	对输入的车险图片进行分类。
	​​车辆拥堵检测​​	根据图片中的车辆，判断是否发生拥堵。
	​​车辆违停检测​​	可通过检测图片中目标区域内是否有车辆停放。
车辆维修	​​生成车辆维修方案​​	识别车辆受损照片，并根据受损情况生成车辆维修方案。
	​​查询车辆维修方案及费用​​	根据生成的维修方案，查询车辆具体的维修方案及维修费用。

​场景三：智慧交通​

智慧交通是目标检测的一个重要应用领域，主要包括如下场景。

​（1）交通流量监控与红绿灯配时控制：​通过视觉算法，对道路卡口相机和电警相机中采集的视频图像进行分析，根据相应路段的​车流量​，调整红绿灯配时策略，提升交通通行能力。

​（2）异常事件检测：​通过视觉算法，检测各种交通​异常事件​，包括非机动车驶入机动车道、车辆占用应急车道以及监控危险品运输车辆驾驶员的驾驶行为、交通事故实时报警等，第一时间将异常事件上报给交管部门。

​（3）交通违法事件检测和追踪：​通过视觉算法，发现套牌车辆、收费站逃费现象，跟踪肇事车辆，对可疑车辆/行人进行全程轨迹追踪，通过视觉技术手段，极大地提升公安/交管部门的监管能力。

​（4）自动驾驶：​自动驾驶是当今热门的研究领域，是一个多种前沿技术高度交叉的研究方向，其中视觉相关算法主要包含对道路、车辆以及行人的检测，对交通标志物以及路旁物体的检测识别等。主流的人工智能公司都投入了大量的资源进行自动驾驶方面的研发，目前已经初步实现了受限路况条件下的自动驾驶，但距离实现不受路况、天气等因素影响的自动驾驶（L4级别），尚有相当大的一段距离。

​（5）行人检测：​作为一种重要的目标检测应用，在自动驾驶、视频监控、刑事侦查等领域得到了广泛的关注。早期的行人检测方法，如HOG检测器，ICF检测器，在特征表示，分类器的设计，检测加速度方面，为一般的目标检测奠定了坚实的基础。近年来，一些通用的目标检测算法，如Faster RCNN，已经被引用到行人检测中，极大地推动了该领域的研究进展。行人检测的挑战和困难可以总结如下。

Small pedestrian：上图(a)显示了一些远离摄像机拍摄的小行人的例子。在 Caltech 数据集中，15%的行人高度小于30像素。

Hard negatives：街景图像中的一些背景与行人的视觉外观非常相似，如上图(b)所示。

Dense and occluded pedestrian：上图(c)显示了密集和遮挡行人的一些例子。在 Caltech 数据集中，未被遮挡的行人仅占行人总数的29%。

Real-time detection：从高清视频中实时检测行人对自动驾驶和视频监控等应用至关重要。

从根本上看，交通场景中各种具体应用的底层实现，都是以目标检测技术为基础的，即对道路、车辆以及行人进行检测。

​场景四：工业检测​

工业检测是计算机视觉的另一个重要应用领域，在各个行业均有极为广泛的应用。

在产品的生产过程中，由于原料、制造业工艺、环境等因素的影响，产品有可能产生各种各样的问题。其中相当一部分是所谓的​外观缺陷，即人眼可识别的缺陷。​

下图是电路板内层芯板​断路​示意图，明显可以看出图中铜导线有一个断开的部分。

在传统生产流程中，​外观缺陷​大多采用​人工检测​的方式进行识别，不仅消耗人力成本，也无法保障检测效果。

​工业检测，就是利用计算机视觉技术中的目标检测算法，把产品在生产过程中出现的​裂纹、形变、部件丢失等​外观缺陷​检测出来​，达到提升产品质量稳定性、提高生产效率的目的。​

场景五：​仓库物品检测​

​场景六：文本检测Text Detection​（OCR）

几千年来，文字一直是人类的主要信息载体。

文本检测的基本目标是确定给定图像中是否有文本，如果有，则定位并识别它

文本检测有着非常广泛的应用。它帮助视障人士 “ 阅读 ” 街道标志和货币。在地理信息系统中，对门牌号和街道标识的检测和识别使得构建数字地图更加容易。

文本检测的难点和挑战可以总结如下。

​Different fonts and languages：​文本可能有不同的字体、颜色和语言，如下图(a)所示。

​Text rotation and perspective distortion​：文本可能有不同的方向，甚至可能有透视失真，如下图(b)所示。

​Densely arranged text localization​：长径比大、布局密集的文本行很难精确定位，如下图(c)所示。

​Broken and blurred characters：​破碎和模糊的字符在街景图像中很常见。

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