在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破之前，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)主要采用“運(yùn)動(dòng)檢測(cè)+目標(biāo)追蹤”的兩步式方案，應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)場(chǎng)景（如單一物體緩慢運(yùn)動(dòng)、無(wú)遮擋、環(huán)境穩(wěn)定）時(shí)能夠基本滿足需求，但面對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景（多物體、高速度、遮擋、環(huán)境干擾）時(shí)，存在明顯的局限性，這些局限性成為制約動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)規(guī)?；涞氐暮诵耐袋c(diǎn)，主要集中在四個(gè)方面。

（一）傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)技術(shù)：抗干擾能力弱，漏檢誤檢率高

傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別的基礎(chǔ)是運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，核心是從視頻幀序列中分離出“運(yùn)動(dòng)物體”與“靜態(tài)背景”，常用方法包括背景差分法、幀間差分法、光流法等，但這些方法在復(fù)雜場(chǎng)景中存在明顯缺陷：

1. 背景差分法：核心是建立靜態(tài)背景模型，通過(guò)對(duì)比當(dāng)前幀與背景模型的差異，識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體。但該方法對(duì)背景變化極為敏感，當(dāng)場(chǎng)景中存在光照變化、背景物體輕微運(yùn)動(dòng)（如晃動(dòng)的樹(shù)葉、飄動(dòng)的窗簾）時(shí)，容易將背景變化誤判為運(yùn)動(dòng)物體，導(dǎo)致誤檢率居高不下；同時(shí)，當(dāng)運(yùn)動(dòng)物體與背景顏色相近時(shí)，容易出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象。

2. 幀間差分法：核心是對(duì)比連續(xù)兩幀或多幀視頻的差異，識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體。該方法對(duì)背景變化的敏感度較低，但難以檢測(cè)到緩慢運(yùn)動(dòng)的物體（如緩慢行駛的車(chē)輛、行走的老人），因?yàn)榫徛\(yùn)動(dòng)的物體在連續(xù)幀間的差異較小，容易被忽略；同時(shí)，該方法容易產(chǎn)生“空洞”現(xiàn)象（運(yùn)動(dòng)物體內(nèi)部出現(xiàn)空白區(qū)域），影響物體形態(tài)的完整識(shí)別。

3. 傳統(tǒng)光流法：核心是通過(guò)計(jì)算視頻幀中像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)向量，判斷物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。該方法能夠檢測(cè)到緩慢運(yùn)動(dòng)的物體，但計(jì)算復(fù)雜度極高，實(shí)時(shí)性較差，難以適配高幀率、多物體的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景；同時(shí)，當(dāng)場(chǎng)景中存在噪聲、光照變化時(shí)，光流向量的計(jì)算精度會(huì)大幅下降，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)檢測(cè)失敗。

（二）傳統(tǒng)目標(biāo)追蹤技術(shù)：遮擋適應(yīng)能力差，追蹤易中斷

目標(biāo)追蹤是動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別的核心環(huán)節(jié)，即對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)到的物體進(jìn)行持續(xù)追蹤，記錄其運(yùn)動(dòng)軌跡。傳統(tǒng)目標(biāo)追蹤方法主要包括均值漂移算法、卡爾曼濾波算法、粒子濾波算法等，但這些方法在面對(duì)遮擋、多物體交互等復(fù)雜情況時(shí)，存在明顯局限：

1. 均值漂移算法：核心是通過(guò)迭代尋找目標(biāo)物體的密度峰值，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)追蹤。該方法計(jì)算速度較快，但對(duì)目標(biāo)物體的形態(tài)變化、旋轉(zhuǎn)較為敏感，當(dāng)運(yùn)動(dòng)物體發(fā)生形態(tài)變化（如人體彎腰、轉(zhuǎn)身）時(shí)，追蹤精度會(huì)大幅下降；同時(shí)，當(dāng)目標(biāo)被遮擋后，該方法無(wú)法快速恢復(fù)追蹤，容易出現(xiàn)追蹤中斷。

2. 卡爾曼濾波算法：核心是通過(guò)預(yù)測(cè)-更新的迭代過(guò)程，估計(jì)目標(biāo)物體的位置與速度，實(shí)現(xiàn)追蹤。該方法適用于勻速或勻加速運(yùn)動(dòng)的物體，但難以適配變速、曲線運(yùn)動(dòng)的物體（如奔跑的行人、變道的車(chē)輛）；同時(shí)，該方法對(duì)遮擋的適應(yīng)能力極差，當(dāng)目標(biāo)被完全遮擋后，預(yù)測(cè)誤差會(huì)快速累積，導(dǎo)致追蹤失敗。

3. 粒子濾波算法：核心是通過(guò)大量粒子模擬目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)追蹤。該方法能夠適配復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式，但計(jì)算復(fù)雜度極高，實(shí)時(shí)性較差；同時(shí)，當(dāng)場(chǎng)景中存在多運(yùn)動(dòng)物體時(shí)，粒子容易相互干擾，導(dǎo)致追蹤混淆（將不同物體的軌跡混淆）。

（三）實(shí)時(shí)性與精度難以平衡：無(wú)法適配高要求場(chǎng)景

動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別的核心需求之一是“實(shí)時(shí)性”，尤其是在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等場(chǎng)景中，需要在毫秒級(jí)內(nèi)完成運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)、追蹤與軌跡預(yù)測(cè)，才能為決策控制提供足夠的時(shí)間。但傳統(tǒng)技術(shù)往往存在“精度與實(shí)時(shí)性不可兼得”的問(wèn)題：

一方面，若追求識(shí)別精度，需要采用復(fù)雜的算法（如傳統(tǒng)光流法、粒子濾波算法），對(duì)每幀視頻進(jìn)行細(xì)致的特征提取與計(jì)算，導(dǎo)致計(jì)算量大幅增加，實(shí)時(shí)性下降，無(wú)法適配高幀率、多物體的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景；另一方面，若追求實(shí)時(shí)性，需要簡(jiǎn)化算法、減少計(jì)算量，導(dǎo)致識(shí)別精度下降，漏檢、誤檢、追蹤中斷等問(wèn)題頻發(fā)，無(wú)法滿足自動(dòng)駕駛、智能安防等對(duì)精度要求較高的場(chǎng)景需求。

（四）多物體交互識(shí)別能力不足：難以理解場(chǎng)景語(yǔ)義

傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)主要聚焦于“單一物體的檢測(cè)與追蹤”，缺乏對(duì)多物體交互關(guān)系的解析能力，無(wú)法理解整個(gè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的語(yǔ)義信息。例如，在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，傳統(tǒng)技術(shù)能夠檢測(cè)到前方的車(chē)輛與行人，但無(wú)法判斷車(chē)輛與行人之間的交互關(guān)系（如行人是否要橫穿馬路、車(chē)輛是否要避讓行人）；在智能監(jiān)控場(chǎng)景中，傳統(tǒng)技術(shù)能夠檢測(cè)到場(chǎng)景中的多個(gè)人員，但無(wú)法判斷人員之間的交互行為（如是否在打斗、是否在協(xié)作）。

這種“重檢測(cè)、輕理解”的局限，導(dǎo)致傳統(tǒng)技術(shù)只能提供簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)物體信息，無(wú)法為后續(xù)的智能決策提供足夠的支撐，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的深度理解，也限制了技術(shù)在復(fù)雜場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。

正是由于傳統(tǒng)技術(shù)的上述局限性，動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)的創(chuàng)新迫在眉睫。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別方案逐步取代傳統(tǒng)技術(shù)，通過(guò)端到端的訓(xùn)練、特征融合、注意力機(jī)制等創(chuàng)新設(shè)計(jì)，有效解決了傳統(tǒng)技術(shù)的痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了識(shí)別精度、實(shí)時(shí)性與魯棒性的同步提升，推動(dòng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)進(jìn)入規(guī)?；瘧?yīng)用階段。