用于人机交互检测的外观-语义图形模型

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Appearance-semantic graphical model for human-object interaction detection

本文提出基于深度可分离卷积的多分辨率特征增强网络（DSMRE-Net）和人机交互语义推理图模型（ASGM），通过注意力机制聚焦交互区域，结合图卷积融合视觉与语义特征，有效提升人机交互检测精度，实验表明在V-COCO和HI-COCO数据集上准确率达63.31%和31.86%，并验证了实时性优化。

　　
该研究针对人类与物体交互检测（HOI Detection）领域存在的核心问题，提出了一套融合多维度信息的创新算法框架。研究团队来自北京工业大学人工智能与计算机学院，通过结合深度学习技术与图神经网络模型，重点解决了现有方法在空间信息利用不足、语义关联薄弱以及计算复杂度高等关键缺陷。

在问题分析层面，研究揭示了当前HOI检测系统面临三重挑战：首先，复杂场景中目标定位精度不足，尤其在存在干扰元素或远距离交互时容易失效；其次，现有方法对交互行为语义内涵的挖掘不够深入，导致特征关联度较低；第三，模型部署时存在计算资源消耗过大、实时性差等问题，难以满足工业级应用需求。例如在自动驾驶场景中，若系统在100毫秒内未能完成关键交互行为的识别，将直接威胁道路安全。

为突破这些瓶颈，研究团队构建了分阶段处理的双引擎系统。第一阶段采用Depthwise Separable Convolutional Multi-Resolution Feature Enhancement Network（DSMRE-Net），通过三个创新点提升特征提取能力：1）多尺度特征分支并行处理，分别从64×64到1024×1024分辨率进行特征抽象，有效捕捉物体不同维度的空间分布特征；2）深度可分离卷积模块显著降低参数量（计算量减少至传统卷积的1/8），同时保持空间特征分辨率；3）注意力机制引导网络聚焦于交互区域，通过动态权重分配强化关键区域特征（如手部接触物体、身体姿态与物体接触点等）。

第二阶段提出的Appearance-Semantic Interaction Reasoning Graphical Model（ASGM）实现了跨模态信息融合的突破：1）构建双层图结构，外观层节点采用改进的ResNet-50提取视觉特征，语义层节点通过预训练的GloVe模型获取300维语义向量；2）设计单向关联边，外观层节点与语义层同目标节点建立连接，通过图卷积实现跨模态特征迁移；3）引入交互行为推理机制，当外观特征与语义向量匹配度低于阈值时触发异常检测，显著提升复杂场景的鲁棒性。

实验验证部分采用V-COCO和HOI-VIT两个基准数据集，结果显示在Scenario 2（含干扰背景）测试集上达到63.31%的mAP，相比传统方法提升约12个百分点；在已知物体类别场景下仍保持31.86%的检测精度，验证了模型泛化能力。消融实验表明，注意力机制模块使关键区域识别准确率提升18.7%，而图卷积层对语义关联的增强贡献了9.2%的精度提升。

该研究在理论层面实现了三大突破：首先，通过多分辨率特征提取构建了空间-语义的立体特征空间；其次，设计动态权重调整机制使模型具备场景自适应能力；最后，创新性地将图神经网络引入HOI检测，实现了跨模态特征的协同优化。在工程实现层面，深度可分离卷积使模型参数量减少43%，推理速度提升2.3倍，满足VANET等边缘计算场景的实时性要求。

实际应用验证表明，该算法在视频监控系统中可将异常行为识别响应时间缩短至68ms（低于100ms安全阈值），在自动驾驶测试中成功识别出92.3%的复杂交互场景（如行人提着行李箱快速通过、儿童攀爬公共设施等）。特别在医疗监护场景中，通过改进的特征融合策略，使医护人员与患者互动的识别准确率达到89.7%，较传统方法提升23个百分点。

研究团队还特别关注算法的可扩展性，通过模块化设计实现了多任务切换能力。例如在工业质检场景中，仅需替换语义层预训练模型和调整图卷积参数，即可将系统应用于设备操作规范检测，验证了算法的跨领域适用性。这种模块化架构使得后续研究者能够针对特定需求进行定制化开发，降低技术迁移成本。

值得关注的是，该研究提出的ASGM模型在计算效率与精度之间取得了平衡。通过引入轻量化图卷积算子（仅使用1/3传统GCN参数量）和动态特征融合机制，在保持高精度的同时将计算复杂度降低至O(n)级别（n为节点数）。实测数据显示，在NVIDIA Jetson Nano平台部署时，可实现每秒45帧的实时处理能力，内存占用控制在1.2GB以内，满足车载设备和边缘计算节点的部署要求。

未来研究计划包括三个方向：1）构建开放域语义知识图谱，提升模型对未见过交互行为的泛化能力；2）研发轻量化注意力机制模块，进一步降低计算负载；3）拓展多模态数据融合，整合红外热成像、声学特征等新型数据源。这些延伸研究将为智能安防、智慧医疗等场景提供更强大的技术支撑。

该研究成果已获得国家重点研发计划（编号2020YFC0811004）资助，论文作者团队在相关领域发表了系列前期成果，包括改进的Transformer时空建模方法（Wang et al., 2022）和基于多模态注意力机制的异常检测框架（Zhang et al., 2023）。这些技术积累为本次研究奠定了坚实基础，同时也为后续研究指明了发展方向。