基于上下文建模的目标检测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台上设计并实现了一套结合空间上下文与语义关联的目标检测系统。系统的核心逻辑在于不仅依赖目标的局部视觉特征，还充分挖掘物体与周围环境、物体与物体之间的相互依赖关系，以解决复杂场景下的遮挡、光照变化及小目标检测难的问题。在实现方法上，首先采用深度卷积神经网络（如ResNet或VGG）作为骨干网络提取多尺度特征，利用全局特征聚合模块捕捉图像的整体场景类别信息；随后通过空间关系模块计算候选区域间的相对位移与相互指向，建立物体共现概率模型。该系统集成了图像预处理、特征金字塔融合、上下文推理网络

详 情 说 明

基于上下文建模的MATLAB目标检测系统

本系统是一套集成空间上下文特征与语义关联推理的MATLAB目标检测解决方案。系统不仅依赖目标的局部视觉特征，还通过建立物体与环境、物体与物体之间的空间及语义联系，提升了在复杂背景下的检测鲁棒性。

项目功能特性

1. 结构化场景模拟：系统能够生成具有严谨空间逻辑的仿真数据（如天空、道路、建筑物、车辆的层次布局），用于验证上下文算法的有效性。
2. 多尺度特征提取：利用仿ResNet架构的深度卷积神经网络，分层次提取不同分辨率的图像特征，构建特征金字塔。
3. 空间上下文推理：核心算法通过计算像素级的空间位置权重（如路面区域对车辆存在的支撑概率），修正原始特征响应。
4. 全局场景感知：集成全局特征聚合模块，提取图像的整体背景信息作为检测先验。
5. 语义关联建模：通过内置的语义相关性矩阵，定义不同类别目标（如道路与汽车）之间的共现概率。
6. 自适应检测头：结合特征强度与上下文一致性，实现目标的候选框生成与位置精修。

系统逻辑与实现流程

1. 环境初始化与参数定义

系统首先初始化运行环境，设定图像尺寸（256x256）、目标类别（背景、道路、汽车、建筑物）、多尺度锚框尺寸以及检测阈值和非极大值抑制（NMS）参数。

1. 场景数据生成逻辑

系统模拟生成一个包含复杂上下文逻辑的图像。其空间分布遵循现实规律：顶部为天空，底部为道路，建筑物位于道路边缘，而汽车则必须出现在道路区域内。该模块同时输出目标的真实标签和边界框，并添加高斯噪声以模拟真实传感器环境。

1. 深度骨干网络提取特征

系统构建了一个包含卷积层、ReLU激活层和最大池化层的三阶段简易卷积神经网络。通过前向传播过程，系统分别在三个不同尺度（128x128, 64x64, 32x32）上提取特征。其中涉及：

• 低层特征：保留更多局部空间细节。
• 高层特征：捕捉全局语义信息。

1. 上下文推理核心模块实现

这是系统的核心组件，其处理逻辑包含三个维度：

• 全局建模：计算高层特征图的全局均值，作为场景类别的先验引导。
• 空间依赖计算：基于垂直位置计算像素权重，模拟地理空间约束（例如物体越靠下，属于道路或车辆的概率随权重调整）。
• 特征融合与精修：将不同尺度的特征进行融合，并引入Sigmoid激活函数实现类似注意力机制的特征增强，突出符合上下文逻辑的区域。

1. 目标检测与分类头

系统基于增强后的特征图寻找高响应区域。对于每一个超过过滤阈值的区域，系统执行以下逻辑：

• 坐标映射：将特征图上的坐标等比例映射回原始图像尺寸。
• 上下文类别推理：系统根据候选框在图像中的垂直位置进行语义判断（如中间区域判定为建筑物，底部区域判定为汽车）。
• 置信度计算：结合原始视觉响应强度与上下文推理结果，计算最终检测分数。

1. 后处理与非极大值抑制（NMS）

为了消除重叠的检测框，系统实现了NMS算法。该算法计算候选框之间的重叠面积比（IoU），在预设的阈值下保留得分最高的预测结果，并过滤掉低置信度的虚警目标。

1. 可视化集成界面

系统提供了一个四个维度的实时监控界面：

• 综合检测结果：在原图上标注目标边界框、类别标签及置信度。
• 空间上下文热力图：展示经过上下文推理后的特征响应强度分布，直观反映系统关注的重点区域。
• 语义关联矩阵：展示预设的物体共现概率模型，体现系统对场景逻辑的理解。
• 统计结果分析：以柱状图形式展示当前帧各目标的分类置信度分布。

关键算法细节

• 特征精修：采用 refinedFeatures = f_enhanced * (1 + Sigmoid(f_enhanced)) 的方式进行特征重加权。
• 空间权重：利用 Y 轴坐标与图像高度的比例关系，建立从上到下的空间分布先验。
• 坐标转换：通过输入尺寸与特征图尺寸的缩放因子，实现检测框位置的精确反向投影。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2021a 或更高版本。
• 核心工具箱：Image Processing Toolbox (图像处理工具箱)、Deep Learning Toolbox (深度学习工具箱)。
• 硬件要求：标准CPU运行环境即可，若使用更深层的骨干网络建议配备支持CUDA的GPU。

使用方法

1. 启动MATLAB并进入项目所在绝对路径。
2. 直接运行主程序函数。
3. 系统将自动生成上下文场景图像，执行多尺度特征提取与推理，并最终弹出包含检测结果、热力图、语义矩阵和统计图的综合可视化窗口。
4. 命令行窗口将同步输出检测到的目标数量统计信息。