一種基于語義感知的高速運動物體關鍵幀識別方法

   高速攝像機在爆炸力學、高速剛體運動等應用場景中，通常會產生海量的視頻數據，如何從中高效、準確提取出記錄關鍵變化或事件的“關鍵幀”，是實現后續數據存儲、分析的基礎。

   現有關鍵幀識別方法主要是像素級統計技術路徑，一種是基于幀差的方法，通過計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域面積作為觸發依據，當像素變化超過設定閾值時，則被判定為關鍵幀，該方法簡單高效，具有較強實用性，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，且無法區分目標運動與無意義的變化，不具備語義判斷能力。第二種是基于背景建模的方法，通過統計建模如高斯混合模型、遞推均值模型對場景背景進行學習，將偏離背景模型的區域判定為前景目標，從而識別關鍵變化幀，該方法局限性在于背景模型在劇烈變化的高速運動場景中難以穩定收斂，容易導致關鍵事件遺漏，故對爆炸破片等適用有限。

   為彌補上述方法對“變化內容和變化意義的理解能力”的不足，中科君達視界算法工程師們提出一種基于語義變化感知的關鍵幀識別方法-RCANet網絡，從語義層面建模場景變化，通過深度特征表達與時序記憶機制，實現對“有意義變化”的穩定識別。

   RCANet由語義理解器、記憶編碼器、顯著性解碼器三大模塊構成：

   1. 語義理解器（Semantic Encoder）

   該模塊基于深度卷積與自注意力機制，建立像素之間的全局語義關聯，用于對高速攝像機采集的序列幀進行深度特征提取，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、結構形態和上下文信息的語義特征，為后續變化分析提供基礎。

   2. 記憶編碼器（Memory Encoder）

   該模塊引入時序建模能力，利用記憶緩存與門控機制構建場景的短期記憶模型，用于描述高速攝像機采集圖像序列的時間演化特性。該模塊能夠區分瞬時擾動與持續運動，助力正確理解目標從運動到靜止、從完整到破碎的狀態變化，避免靜止目標被誤判為背景。

   3. 顯著性解碼器（Saliency Decoder）

   該模塊結合語義特征與歷史狀態信息，采用可學習的注意力機制，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高速攝像機觸發關鍵幀的置信度。該模塊僅對具有實際測量意義的語義變化作出響應，從而過濾無效的背景干擾。

   相較于基于像素差異的傳統關鍵幀識別方法，基于語義顯著性評估結果的RCANet方法，具備下列技術優勢：

   抗干擾性：RCANet基于語義特征的變化識別，可準確識別目標變化與無關擾動。

   復雜場景適用性：引入時序記憶機制，適用于高速運動序列演化場景，且參數依賴性低，可適應復雜場景下的關鍵幀檢測任務。

   系統集成：適合與高速攝像機系統集成，實現實時或準實時關鍵幀定位。

   RCANet方法適用于多種高速視覺感知與測量場景：

   1. 爆炸與沖擊實驗

   工程爆破、爆炸力學、高速沖擊等實驗場景通常包含強光、煙塵擴散、碎片飛散等復雜干擾因素，使用RCANet方法基于語義特征區分目標結構與非目標碎片，通過顯著性評估機制，對破壞過程中的關鍵時間節點進行準確標記，為后續力學性能分析提供關鍵序列幀數據。

   2. 掛架分離實驗

   航空航天和飛行器高速機構分離實驗中，通常伴隨多部件結構振動等干擾因素，使用RCANet方法基于語義關系識別被釋放目標與支撐結構之間的狀態變化，準確捕捉分離、脫鉤和初始6自由度運動等關鍵事件幀。

   3. 高速運動物體追蹤

   高速運動物體追蹤實驗中，背景中常存在空氣擾動、光照不均等干擾，同時目標運動速度高、尺度變化快，導致目標與背景變化高度耦合，關鍵事件識別難度大。RCANet通過語義層面的目標建模，復雜背景和高速運動條件下持續關注目標主體，準確識別姿態突變、軌跡偏移和運動狀態變化等關鍵事件，同時RCANet的記憶編碼器能夠維持目標身份一致性，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動物體關鍵幀識別RCANet方法針對高速視覺測量中復雜背景實驗場景，通過引入語義感知與時序記憶機制，實現對關鍵事件的穩定識別與精確定位。該方法突破了傳統像素級變化檢測在復雜條件下的種種局限，為高速攝像機采集的海量序列數據篩選存儲、后續測量提供高效的技術路徑。