如今，深度学习算法的发展越来越迅速，并且在图像处理以及目标对象识别方面已经得到了较为显著的突破，无论是对检测对象的类型判断，亦或者对检测对象所处方位的检测，深度学习算法都取得了远超过传统机器学习算法的准确率。当前，可以机器人技术分为以下两种学科的跨学科分支，即工程和科学。其包含计算机科学、机械工程、电子信息工程等。机器人的设计与制造和用于机器人的运动规划控制、传感器反馈和信息处理的技术系统在机器人邻域都有涉及。机器人视觉也是当下研究生的一个大热门，其包含机器人对目标环境对象的视觉信息处理以及图像方面的处理。从工程角度来说，他可以代替人的视觉系统，使得机器人可以代替人们取完成一些高危任务。
伴随着当前智能化社会的进步，其次，目前计算机视觉和机器人等人工智能化的前言技术发展得到了学术界和人们广泛的关注，并对我国工业领域以及社会生活产生了巨大的贡献。目前移动智能体的自主能力成为了当前一个主要热门的研究方向。移动智能体需要能实现完全自主的运动，还需要拥有对周边环境信息的感知能力、动态环境剖析能力以及对危险环境的判断和执行能力。相对人类的视觉来说，目前移动智能体的视觉判断速度相对较慢，精确度也不高，智能体可能无法在短时间内做出较为精准的判断。在平时生活中，人们可以从自己的所见的景象、视频中，获取目标物体的大致信息，如物体的位置和它们的外型、大小等。这样能使得人类通过自己的视觉显示，反馈给自己的大脑，并快速识别锁定所需要关注的目标，不需要过多的下意识的思考。例如，在驾驶汽车行驶时，我们必须做到及时的对前方以及两侧路段进行判断。因此当下针对智能体来，拥有一定的自主能力，且具有速度快、精确度较高的多目标识别算法是十分重要的，一个好的算法能提高智能体的自主能动性，精确感知周边环境，并结合传感器做出及时、准确的判断，所以，当前针对自主移动智能体的开发，其实时性和准确性也就成为了尤为重要的指标。
智能体对目标识别和跟踪在工业生产、侦察安全防控以及人们生活中都拥有者广泛的应用前景，其也是机器人领域的重要研究方向之一。当前，深度学习技术的飞速发展以及工业相机、激光雷达等传感技术不断提高，给目标识别奠定了良好的基础。本文基于深度学习方法研究了机器人的目标识别和跟踪进行了研究。
1 深度学习目标识别算法国内外研究现状
国内对目标识别技术的相关研究相对于西方一些国家起步较晚。上世纪八十年代，相关科研工作者提出将反向传播算法用于神经网络中，并首次提出了卷积神经网络的概念。
随着时代的进步发展， Krizhevsky 等人提出了基于深度学习的卷积神经网络目标识别算法，该算法在著名 ImageNet 数据集上的检测效果比第二名手工特征提取算法高了十几个百分比，在当时取得了最好的检测效果。深度学习也因为 ILSVC 赛事的推动下快速发展，通过赛事对目标识别加以一定的要求，使得大量学者开始使用当下较为热门的深度学习相关技术去对目标识别算法进行研究。
如今，全球有好多高校已经专门设立了人工智能与计算机视觉研究实验室。并成功开发出了许多运用目标识别算法的实用应用软件。此外，一些著名公司如微软、微软公司等，也开始投入大量资金和精力，进行智能识别的相关研究，使得目标识别算法逐步开始在工业生产中应用起来。
国内在目标识别技术和深度学习研究比国外起步较晚，但近些年发展的势头却很迅猛。近年来，在一大批优秀科研技术人员的努力下，取得了很多丰硕的成果。涌现出了一大批相关产业的科技公司，如大疆、科大讯飞等。
2 机器人视觉国内外研究现状
机器视觉技术的产生最早是在欧美及日本等国家，最早的一批较为有名的机器视觉相关产业公司也在这些国家，如光源供应商日本 Moritex、镜头厂家美国 Navitar、德国 Schneider等。不难发现，对于上个世纪欧美等较发达国家在该技术上有一个较为超前的地位。
一直到上世纪九十年代初，我国也开始涌现出不少与视觉技术相关的公司，其覆盖了很多工业及生活领域，如车牌自动识别、材料表面缺陷检测等。但是由于生产的产品本存在一定的问题且市场需求较小。一直到九八年开始，我国的机器视觉技术才得到了重视。进入新世纪以后，国内很多企业开始有针对性的针对当下需求来确定所需要的机器视觉技术方案，并自主研发相关科研技术。近年来，由于政府的大力支持引导，我国的机器视觉行业得到了空前的发展。
3 目标识别与跟踪技术的发展
1 深度学习主流算法结构
1.1 卷积神经网络
在21世纪初期，卷积神经网络主要应用于任务分配以及视觉识别。图像分类是机器中类别的问题用以提取特征以及辨别图像。新型的CNN 神经网络架构表现出以多个网络或多种网络级联组合应用的新态势，神经网络形态的快速进化为纷繁复杂的科研领域提供了智能高效的数据分析手段。卷积神经网络(CNN) 算法是用于识别和分类图像等高维数据的新兴技术，具有相对较低的计算成本和较高的准确性。CNN 的隐藏层是卷积层和池化层。这些层可以提取图像的潜在特征，并通过训练映射输入图像和输出类别之间的函数关系。也就是说，这些层可以从人工分类中学习分类标准。
1.2 RBM (受限玻尔兹曼机)
在过去十年中，RBM 的理论和应用得到了广泛的研究。以图像处理为例，原来的 RBM 只适用于处理二值图像。为了处理真实图像，提出了一系列 RBM 变体，如高斯二进制 RBM（GRBM）、协方差 RBM（cRBM）、均值和协方差 RBM (mcRBM) 和尖峰板 RBM (ssRBM)。受限玻尔兹曼机 (RBM) 是具有二分交互作用的概率图模型，这些模型的一个特征是观察到的单位给定隐藏单元的状态，它们是独立的，反之亦然。这是由于交互图的二部性，并且不依赖于单元的状态空间。通常RBM 是用二进制单位定义的，但也考虑了其他类型的单位，包括连续、离散和混合类型单位。
1.3 AE (自动编码器)
自编码器是一类人工神经网络，由编码器和解码器这两个主要组件组成。编码器是一组神经层，将其输入的原始维度限制为一个更小的维度，称为潜在空间。解码器是一组层，其目的是将潜在空间扩展回输入的原始维度。自动编码器通常使用反向传播算法进行训练，其中所需的输出与输入相同，这使其成为一种无监督学习方法。
1.4 RNN (循环神经网络)
循环神经网络(RNN) 对于处理数据的顺序性质至关重要，其中时间序列类型的数据就是一个典型示例。RNN 具有一种具有循环连接的神经元。这些连接用作内存，使 RNN 能够从顺序数据中学习时间动态性。目前，LSTM神经网络模型在人类活动识别方面表现出最先进的性能。
2 目标识别算法模型
Wenling Xue等学者为了减少不同天气条件的影响，提出了一种新方法GMM来模拟包含不同天气数据的目标。高斯分量密度的加权和可用于表示 GMM，GMM是参数概率密度函数。GMM可用于在不同天气条件下拟合目标的特性;功能数量越多，系统性能越高。为了估计GMM参数，使用训练有素的先前模型和训练数据。GMM是围绕用于检测的最佳似然比测试构建的，使用简单但有效的贝叶斯适应模型来推导天气影响。与SVM相比，GMM的识别率提高了。但存在着如何选择正确的阈值以及如何对背景噪声进行建模以提高识别率等问题。Fan Zhang等学者提出一种改进的YOLO深度学习模型，自动识别玉米叶片的气孔，并采用熵率超像素算法对气孔参数进行精确测量。根据气孔图像数据集的特点，对YOLOv5的网络结构进行了修改，在不影响识别性能的情况下，大大缩短了训练时间。优化YOLO深度学习模型中的预测因子，降低了误检率。同时，根据气孔物体的特点，对16倍和32倍的下采样层进行了简化，提高了识别效率。实验表明该方法快速可靠。Hui Zeng等学者对非结构化网络物理系统环境交际机器人多模态感知模型进行构建。改进的PSOBT-SVM 在不改变SVM分类器数量的情况下优化了分类精度，并证明了其在多模态触觉信号分类方面的准确性。
3 目标识别和跟踪技术
运动物体检测是识别给定区域或区域中物体的物理运动的任务。在过去的几年中，移动物体检测因其广泛的应用而受到广泛关注，如视频监控、人体运动分析、机器人导航、事件检测、异常检测、视频会议、交通分析和安全。此外，运动目标检测是计算机视觉和视频处理领域非常重要和有效的研究课题，因为它是视频目标分类和视频跟踪活动等许多复杂过程的关键步骤。因此，从给定的视频帧序列中识别移动对象的实际形状变得相关。然而，由于动态场景变化、光照变化、阴影的存在、伪装和引导问题等各种挑战，检测运动中物体的实际形状的任务变得很棘手。帧间差分法是检测运动物体最常用的方法，它分别找到当前帧和前一个连续帧以及当前帧和下一个连续帧之间的差异，然后，该算法选择两个不同帧之间的最大像素强度值，接下来，将得到的差异帧划分为不重叠的块，并计算每个块的强度总和和平均值，随后，它使用阈值和强度平均值找到每个块的前景和背景像素。
帧间差分方法的缺点是在目标细节识别中比较粗糙。传统的帧间差分方法对阈值的选择范围要求较高。如果阈值不合理，则检测效果不理想，轮廓不清晰、破损。然而，帧间差分算法相对简单、速度快、易于硬件实现，能够适应实时性要求高的应用环境。因此，该算法具有很强的实用性。
可以在帧间差分算法的基础上提出一种优化改进的目标检测与跟踪算法，构建两次区域限定与Kalman滤波算法融合的检测方法。该算法能够迅速、准确地提取目标区域，且对目标位置具有较高的可预测性。
4 基于深度学习的机器人目标识别和发展趋势
目标检测是计算机视觉、深度学习、人工智能等。它是更复杂的计算机视觉任务的重要前提，例如目标跟踪、事件检测、行为分析和场景语义理解。它旨在定位从图像中提取感兴趣目标，准确确定类别并给出每个目标的边界框目标。已广泛应用于汽车自动驾驶、视频图像检索、智能视频监控、医学图像分析、工业检测等领域。传统的人工提取特征检测算法主要包括预处理、窗口滑动、特征提取、特征选择、特征分类和后处理六个步骤，一般针对特的识别任务。它的缺点主要是数据量小，可移植性差，没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余，对多样性没有鲁棒性变化，只有在特定的简单环境下才有良好的性能。目标检测作为计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一近年来备受关注。基于深度学习的检测算法已被广泛应用在很多领域，但深度学习还有一些问题有待探索：
- 减少对数据的依赖。
- 实现小物体的高效检测。
- 多类别目标检测的实现。
现如今随着科学技术的进步，以前很多机器视觉领域的技术都得到了长足的发展，但是在某些方面还是存在着一定的不足。比如说机器人的目标识别方面：机器人在对物体进行识别时，大目标通常都能正常检测出来，但是对于小目标受限于目标大小和周围环境影响等等会出现漏检等情况。在目标跟踪方面
专门应用于目标跟踪任务的训练集较少，无法适应当前多变的跟踪环境，完成训练任务。
当前的训练模型受限于目标的遮挡、外观的强烈变化等等问题，使得算法无法实现长时间的精确跟踪。除此以外跟踪时，由于受到外界因素影响，可能会有一些相似对象，从而使得跟踪出现错误。
但是我相信经过人们对于机器视觉领域的不断研究，未来会有越来越多的基于深度学习的方法去优化目标跟踪任务中出现的一系列情况，比如说采用大规模视频数据的数据集进行离线训练等等，在目标识别领域未来也将会降低环境对检测的影响能更加精准的检测各种大小的目标，并且最终将两种技术更好的结合在一起应用到机器人技术应用的各个方面。
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