在这里了解千眼狼最新动态
针对高速视觉测量场景下气泡目标呈现出的低对比度、目标尺度微小、复杂背景及高密度拥挤等难题，中科君达视界算法工程师们提出一种面向高速序列图像的异构双分支结构神经网络气泡识别与跟踪方法，通过构建高分辨率细节分支与上下文感知分支的协同架构，并结合最优传输理论实现多目标轨迹关联，实现复杂成像场景下气泡跟踪与识别。
1. 研究背景
气泡动力学研究是航空航天、能源化工、生物医学与微流控领域的研究重点，其动力学行为如生成、形变、聚变与破裂直接影响系统效率和安全性。
以高速摄像机为核心的高速摄影技术能以微秒级时间分辨率记录瞬态过程，支持获取高质量气泡动态序列图像，但如何从海量图像数据中实现有效的气泡识别与追踪仍是难点。
2. 研究痛点
传统气泡观测依赖基于阈值/边缘检测等经典图像处理方法，面临下列场景失效的痛点：
低对比度场景：气泡与背景折射率接近，边缘模糊、灰度差异微弱，传统阈值法失效。
复杂背景干扰场景：流场中杂质、两相界面波动等容易引起误判。
微小气泡检测场景：直径10~15个像素级气泡缺乏显著纹理与形状特征，常规卷积网络算法容易导致细节丢失。
高密度拥挤场景：气泡间距小于自身直径，相互遮挡，传统跟踪算法易发生混淆。
3. 技术路径
针对上述痛点，中科君达视界算法工程师们突破传统的单分支卷积网络结构模型的局限，提出一种“异构双分支神经网络架构”路径。该路径通过建立“局部精细刻画”与“全局语义感知”的并行机制，解决了精度与速度的矛盾，并在后续的运动推断中，引入基于最优传输理论的多维约束关联算法，技术原理如下：
3.1 异构双分支神经网络架构：
高分辨率分支：使用小卷积核与空洞卷积，专用于微小气泡的边缘细节和几何轮廓重建。
上下文分支：通过扩展感受野提取大尺度特征，理解气泡所在区域的全局结构、背景特征以及场景中的宏观分布。
动态融合模块：采用轻量化融合模块，根据实时图像特征动态调整两个分支的权重分配，实现细节与语义的高效协同。
3.2 基于最优传输的跟踪算法：
时序维度上，引入基于最优传输的多目标关联策略：
构建包含形状特征、位置形态、历史轨迹的多维特征空间。
以最小总代价完成跨帧匹配，通过全局最优约束确保极高流速下的身份ID一致性跟踪。
4. 技术优势
5. 应用案例
5.1 低对比度下的识别
低对比度场景通常指气泡与背景灰度差值接近噪声水平，千眼狼“异构双分支神经网络架构”技术，通过高分辨率分支强化局部梯度特征，结合上下文分支抑制背景均匀区域响应，有效分离气泡轮廓，避免传统阈值法因对比度不足导致的断裂与漏检。
5.2 嘈杂背景下的识别
嘈杂背景如生物反应器内存在介质悬浮颗粒干扰，背景纹理在局部统计上像气泡。
千眼狼“异构双分支神经网络架构”中的高分辨率分支发挥了判别作用，通过精细的形态学特征过滤非球形噪声，显著提升信噪比与识别准确率。
5.3 微小气泡的识别
微米级气泡在图像中仅占数个像素，易被忽略。千眼狼“异构双分支神经网络架构”中的高分辨率分支采用亚像素级特征增强与多帧超分辨重建，实现微观气泡的识别。
5.4 拥挤场景下的识别
高密度气泡群中目标气泡重叠严重，易导致合并检测。千眼狼“异构双分支神经网络架构”技术通过双分支协同，分别提取单个气泡的局部独立特征与群体分布结构，再经由最优传输匹配实现重叠区域的粘连气泡的有效分割与轨迹独立跟踪。
6. 高速气泡跟踪与测量能力扩展
复杂场景下的气泡识别与跟踪是物理量化分析的前置步骤，千眼狼基于异构双分支神经网络的气泡动态视觉测量与跟踪技术可进一步提供全面的定量分析能力，将高速摄像机采集的图像序列转化为可统计、可解析的物理数据，覆盖气泡的运动学行为分析和静态形态学测量。
6.1 气泡运动学测量：
基于最优传输算法获取的具有一致身份ID的轨迹数据，工程师们可逐帧计算每个气泡的运动学参数：
位置坐标：输出气泡中心或特征点在每一时刻的像素坐标及世界坐标。
瞬时速度与加速度：通过对连续帧间位置的时间差分，计算气泡的的瞬时速度矢量与加速度矢量，表征气泡运动状态变化。
轨迹追踪：支持对指定气泡或气泡群轨迹的持续时间、平均速度、方向矢量等宏观指标计算与可视化。
6.2 气泡形态学测量：
基于异构双分支神经网络的高分辨率分支分割出的独立气泡，该技术支持对气泡几何与形态学特征进行全面测量，包括：
基本几何参数：气泡的投影面积、周长、长短轴长度。
等效粒径与球形度：通过投影面积计算等效直径，通过面积与周长计算球形度，用于评估界面张力与流动稳定性。
结语
中科君达视界自研的千眼狼"异构双分支神经网络的气泡动态视觉测量与跟踪技术"不仅解决了低对比度、嘈杂背景、小气泡、拥挤场景下气泡识别与跟踪的精度-速度矛盾，且通过算法扩展，进一步实现了气泡运动学与静态形态学属性的可量化、可分析，为航空航天流体力学研究、能源化工设备效率评估、生物医学工程与微流控等领域提供高效的实验工具。
微信公众号
官方抖音
