视觉检测算法面临的主要挑战是“伪装障碍”引起的低对比度。当人员穿着与工厂地面颜色相匹配的安全鞋或战术靴时——通常是灰色或深色调——标准视觉模型很难将装备与背景区分开来。这种对比度不足会导致算法无法准确定义物体边缘，从而导致检测失败。
视觉检测系统，特别是语义分割模型，依赖于清晰的颜色边界来将物体与其环境分离。当鞋类与地面融为一体时，这些模型会丢失关键的边缘定义，需要依赖空间数据，而不仅仅是颜色信息。
伪装失败的机制
语义分割的局限性
许多视觉检测系统使用语义分割模型。这些算法试图对图像中的每个像素进行分类以识别物体。
然而，这些模型在很大程度上依赖于颜色差异。当一双深色靴子放在深色地板上时，模型会将像素解释为单一的连续表面，而不是两个不同的实体。
边缘定义的丢失
具体的技能故障发生在物体边缘。如果没有清晰的颜色或亮度对比，算法就无法计算出地面在哪里结束，鞋子在哪里开始。
这导致鞋类对系统来说变得不可见，将人员的脚视为背景地板的一部分。
可靠检测的策略
利用深度估计
为了克服算法中的颜色盲点，系统必须绕过二维颜色数据。最有效的方法是集成深度估计模型。
这些模型根据空间线索判断物理距离。即使鞋子和地板的颜色完全相同，鞋子在物理上也会从地板上凸起，从而产生深度传感器可以检测到的空间异常。
高级特征提取
如果无法进行深度传感，视觉算法本身必须具备高级特征提取能力。
这些高级模型不依赖于颜色，而是分析纹理、图案和细微的光照变化来推断物体的存在。这比标准的基于颜色的分割需要更复杂的处理。
理解权衡
计算成本与准确性
实现高级特征提取需要更多的处理能力。虽然它提高了在低对比度场景下的检测能力，但可能会增加系统的延迟，这在实时安全应用中可能至关重要。
硬件复杂性
依赖深度估计通常会改变硬件要求。
虽然标准的 RGB 相机足以进行颜色检测，但准确的深度估计通常需要特定的传感器或复杂的立体视觉设置。这增加了工厂车间实际安装的成本和复杂性。
为您的环境做出正确选择
为了确保在装备与地面融为一体的环境中的安全合规性，请考虑以下方法：
- 如果您的主要关注点是强大的安全性：优先选择使用深度估计模型的系统，因为它们依赖于不受颜色伪装影响的空间线索。
- 如果您的主要关注点是纯软件升级：确保您的检测算法针对高级特征提取进行了优化，能够分析纹理和光照，而不仅仅是颜色对比度。
可靠的检测需要超越简单的颜色分析，以理解工作空间的三维现实。
摘要表：
| 挑战组成部分 | 对检测的影响 | 推荐解决方案 |
|---|---|---|
| 颜色对比度 | “伪装”效果导致像素分类错误 | 使用高级特征提取模型 |
| 边缘定义 | 模型无法区分鞋类与地板 | 集成深度估计（空间数据） |
| 硬件限制 | 标准 RGB 相机错过三维空间异常 | 升级到立体视觉或深度传感器 |
| 处理能力 | 实时安全监控延迟增加 | 优化用于纹理/光照分析的算法 |
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参考文献
- Marius Wenning, Peter Burggräf. Testing the reliability of monocular obstacle detection methods in a simulated 3D factory environment. DOI: 10.1007/s10845-022-01983-4
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
