《仿生机器鱼自主视觉目标跟踪中的轻量级运动去模糊方法》

推荐 为解决仿生机器鱼运动导致的图像模糊问题，研究人员开展了基于卷积神经网络的轻量级运动去模糊方法（LMDNet）研究。结果表明，LMDNet在GOPRO数据集上优于其他轻量级算法，计算成本仅为FFTformer的1/42。部署于边缘计算设备后，YOLOv5检测成功率显著提升，验证了算法有效性。

　　

论文解读
在神秘莫测的海洋世界里，仿生机器鱼宛如灵动的精灵，凭借其独特的形态和游泳模式，在生物观察、监视等领域展现出巨大的潜力。然而，如同夜空中闪烁却模糊的星光，机器鱼在游动过程中，其头部不可避免的摆动会使拍摄的图像产生运动模糊，这一问题严重影响了自主视觉目标跟踪任务的准确性，就像给侦探的视线蒙上了一层纱，让目标的识别变得困难重重。

为了解决这一棘手的问题，国内的研究人员开展了深入的研究。他们引入了一种名为LMDNet的实时轻量级运动去模糊网络。该网络基于U - Net架构，并融合了NAFNet中的NAF - Block模块。为了进一步优化特征分布，研究人员应用了Test - time Local Converter（TLC）方法进行全局特征聚合，同时引入鬼模块以较低的计算成本生成补充特征信息。此外，还专门为图像运动去模糊设计了一种小波损失函数，以有效利用频率特征进行模型学习。

在研究过程中，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，构建了LMDNet网络架构，将U - Net与NAF - Block相结合，并融入TLC方法和鬼模块。其次，设计了专门针对图像运动去模糊的小波损失函数。最后，将LMDNet运动去模糊算法与YOLOv5目标检测算法联合部署在配备边缘计算设备的金枪鱼仿生机器鱼上。

研究结果令人振奋。实验表明，LMDNet作为一个仅有2.7M参数且计算成本为14.6GMACs的轻量级模型，在性能上超越了其他轻量级运动去模糊算法。与最先进的运动去模糊算法相比，LMDNet显著降低了计算成本，其计算复杂度仅为FFTformer的1/42。在经过LMDNet去模糊处理后，YOLOv5的检测成功率分别提高了17.05%和11.53%。此外，将该算法部署在金枪鱼仿生机器鱼上后，成功实现了对小型机器鲨的有效自主视觉跟踪，充分验证了所提算法的有效性。

在研究结论和讨论部分，研究人员指出，本研究成功设计了一种能够在边缘计算设备上实时运行的轻量级运动去模糊算法LMDNet，为仿生机器鱼的自主视觉目标跟踪提供了更清晰的图像。通过将LMDNet与YOLOv5联合部署，不仅提高了目标检测的准确性，还为海洋机器人、监视和环境监测等领域带来了新的解决方案。在海洋机器人领域，该算法有助于提高运动模糊图像的质量，增强目标检测系统的准确性，实现更精确的目标识别和跟踪。在监视领域，特别是在边缘计算层面，它提升了高速移动目标的跟踪和识别能力。在环境监测领域，特别是水生生物和生物多样性监测方面，它提高了数据收集的准确性，为科学研究和决策提供了更可靠的图像数据。然而，本研究也面临一些挑战，如在模型设计中如何更好地平衡计算效率与去模糊性能，以及如何将理论创新更好地应用于实际工程中。但总体而言，这项研究为运动去模糊算法的轻量级设计和部署应用方向填补了一定的空白，具有重要的理论和实践意义。