基于人工智能及注意力机制的复杂场景目标识别研究论文

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2026-02-03 17:01:22 来源：作者：xuling

摘要：目标识别在公共安全、防灾减灾等领域都有重要的应用价值,然而,受限于识别精度不足和泛化能力有限两大主要问题,针对复杂场景的目标识别效果有待优化。

　　摘要：目标识别在公共安全、防灾减灾等领域都有重要的应用价值,然而,受限于识别精度不足和泛化能力有限两大主要问题,针对复杂场景的目标识别效果有待优化。基于此,本文阐述了复杂场景中的目标识别现状,并从人工智能和注意力机制两个方面提出了提高复杂场景目标识别精度与正确性的方法。研究为推动目标识别技术实现现代化可持续发展提供了可行的理论参考。

　　关键词：人工智能；注意力机制；复杂场景；目标识别

　　0引言

　　目标识别能够根据特征指令,利用技术手段将特定目标从一定材料中进行区分与辨识[1],在通信领域具有重要作用。为了有效提升复杂场景中目标识别的精度与准确性,研究人员将人工智能及注意力机制引入其中。人工智能辅助的目标识别能帮助通信领域相关工作者有效提升工作效率,因此被广泛应用于不同类型的目标识别任务。注意力机制是深度学习中一种模仿人类认知的重要技术[2],在目标识别中,能通过动态分配权重让模型忽略无关信息,聚焦于输入数据的关键部分,从而实现目标识别。基于人工智能及注意力机制的复杂场景目标识别研究,对于推动目标识别技术现代化发展具有重要意义。

　　1复杂场景中的目标识别现状

　　当前,复杂场景中的目标识别主要依赖深度学习算法实现,尤其是卷积神经网络（CNN）和YOLO系列模型等方法,在处理遮挡、光照变化和尺度变化时,即使结构变动较大或外部环境干扰明显,也能稳定地维持功能运行[3]。其中,CNN能自动提取图像特征,并有效地应对复杂环境的干扰,因此成为复杂场景中进行目标识别的主流技术。但在复杂场景中,环境因素对识别的效果具有重要影响,不良光照条件会导致图像质量降低,影像识别精度下降。目标被部分或完全遮挡时,算法难以有效识别目标,若背景中存在大量无关信息,则会干扰目标识别,这些问题都会影响目标识别的精度。此外,当前算法结构在应对多变场景时,在泛化能力方面存在不足,单一模态的数据输入方式限制了模型对多维信息的感知能力,导致其在面对复杂场景时难以提取到具有判别性的特征[4]。

　　2基于人工智能的目标识别

　　针对识别精度不足和泛化能力有限两大主要问题,基于人工智能,优化算法结构,并结合多模态数据融合以及改进特征提取策略构建一个综合技术体系,有利于提升目标识别的精度。

　　2.1优化算法结构

　　现有的多数算法在设计时依赖于特定训练数据,因此对于复杂环境中的识别任务缺少灵活性与精确性。基于人工智能优化算法结构,应当注重改进模型内部的计算流程与参数配置,以此提高识别的有效性与准确性。同时,引入更为高效的网络架构,增强目标关键特征的权重以及提升计算效率,确保目标识别的效果与质量。考虑到专项训练数据对于复杂场景中的识别任务的辅助意义,应当针对不同场景的实际情况,对损失函数进行改造,使其更加适应复杂场景的任务环境,以此提高模型的识别能力。

　　2.2优化特征提取策略

　　全面而精准地集成传感器或数据源信息,并采用科学的数据处理方式,可以确保所有数据在时间与空间上具有一致性,降低目标识别的难度,进而有效提高目标识别系统的感知能力和决策可靠性。引入多模态数据融合机制,可以根据不同的融合策略将不同模态的特征进行组合,使得每种策略在计算复杂度和信息保留程度上都各有侧重,从而为目标识别系统提供更加全面而可靠的环境信息,提升识别的精度与鲁棒性。

　　2.3多尺度特征融合语义信息增强技术

　　现有算法在特征提取上有所不足,难以适应复杂环境下的目标识别需要,影响了目标识别的效果。将多尺度特征融合与语义信息增强技术相结合,则可以通过构建多层级的特征提取模块,全面采集目标在不同场景下的外观变化与结构信息,分别提取局部细节与全局语义信息,并在特征层面进行有效整合,从而有效应对这一不足,提高复杂环境下的目标识别精度、适应性与稳定性。这一方案不仅可以提升模型对目标关键特征信息的感知能力,还能增强对环境中光线、遮挡等干扰因素的鲁棒性。结合语义信息增强技术还能优化目标特征的表达,并通过语义标签、先验知识等提示,帮助模型更好地理解目标的类型与空间关系。

　　3基于注意力机制的目标识别

　　注意力机制是深度学习中一种模仿人类认知的重要技术,而深度学习技术又是人工智能的一个重要分支,因此,基于注意力机制优化算法结构、提高多模态数据融合效果以及提升模型感知力十分重要。

　　3.1优化算法结构

　　注意力机制可以对目标的特征权重进行调整,使得模型更加注重目标的关键特征而忽略无关信息。将其引入算法结构当中,可以使其与现有的网络架构相结合,形成更加高效的目标识别模型,进一步提升对目标关键特征的识别能力。采用多阶段注意力机制,可以在目标识别的不同阶段,针对性地识别目标的不同层次特征。在初始阶段,可以帮助模型快速定位目标的大致区域,然后帮助模型进一步细化对目标特征的识别与分析能力,从而提高识别的准确性与稳定性[5]。对注意力权重进行动态更新,则能帮助模型根据输入数据的变化实时地调整注意力分配权重,确保模型在不同的复杂场景中,灵活地调整对不同特征的关注度,以实现最佳的识别效果。

　　3.2提高多模态数据融合效果

　　不同的模态数据包含在视觉、听觉等不同类型的数据中,多模态数据融合机制能在复杂场景的目标识别任务中为模型提供更加全面的信息。但是这些模态数据可能存在冗余、冲突等问题。在此前提下,引入注意力机制可以根据不同模态数据在目标识别中的重要性,为其调整权重水平,从而有效地辅助整合多模态数据,提高信息资源的利用率以及数据融合的质量,进而提高目标识别的精度与可靠性。不同模态的数据采集频率和时间可能缺少一致性,这就需要数据在融合时首先进行对齐处理。在这个过程中,注意力机制可以根据数据之间的相关性,自动调整不同模态数据的时间和空间维度,使得多模态数据能够更好地匹配和融合,更有效地协同工作,同时,多模态数据在时间和空间上的对齐问题得以解决。该过程为目标识别提供了更准确、更丰富的信息支持,提升了模型在复杂场景下的适应能力和识别效果。

　　3.3提升模型感知力

　　引入注意力机制,能使模型动态地聚焦于关键区域,提升对重要特征的感知能力。复杂场景中的目标特征往往会受到大量干扰信息影响,而注意力机制可以忽视这些无关信息,帮助模型快速筛选出目标所在的关键位置。在这个过程中,注意力机制还能通过调整目标特征的权重,提高模型对目标的感知能力。在复杂场景中,目标识别对上下文环境具有较高依赖度,结合语义信息增强技术,注意力机制可以让模型关注目标周围的相关信息,并通过上下文信息来辅助提升识别效果。

　　3.4引入注意力机制的测试对比

　　有学者基于复杂场景中的目标识别问题,分别采用改进ResNeXt50残差网络识别方法、注意力增强迁移学习识别方法以及PtTorch框架下的识别方法对同一图像进行识别处理。待识别的目标为一辆白色SUV,目标识别的结果如图1所示[6]。