光流网络对抗性攻击与性能的影响 光流网络在自动驾驶汽车等安全关键应用中扮演着重要的角色，因此了解这些技术的稳健性非常重要。最近，有研究表明，对抗性攻击很容易欺骗深度神经网络对对象进行然而，光流网络对抗攻击的鲁棒性迄今为止还没有研究。在本文中，我们将对抗补丁攻击扩展到光流网络，并表明这种攻击可以损害其性能。 光流是指图像序列中每个像素的表观2D运动。经典公式寻求两个连续图像之间的光流（u，v），其序列使亮度恒定性最小化。在自动驾驶汽车等应用中，光流用于估计车辆周围的运动。 深度神经网络在光流估计问题上实现了最先进的性能。但是，对抗性攻击可能会欺骗这些网络，对对象进行。我们发现，损坏小于1%的图像大小的小补丁可以显着影响光流估计。我们的攻击导致噪声流估计，大大超出了攻击区域，在许多情况下，甚至完全消除了场景中对象的运动。 我们分析了成功和失败的攻击这两种架构，通过可视化他们的特征图，并比较他们的经典光流技术，这是鲁棒的这些攻击。我们还表明，这种攻击是实际的，通过将印刷图案到真实的场景。 在光流网络中，我们对比了两种架构类型下的对抗性攻击的鲁棒性。我们发现使用编码器-解码器架构的网络对这些攻击非常敏感，但我们发现使用空间金字塔架构的网络受到的影响较小。 在汽车场景中，用于自动驾驶的摄像头通常位于挡风玻璃后面。补丁攻击可以通过将补丁放置在汽车的挡风玻璃上或将其放置在场景中（例如，在交通标志或其它车辆上）。注意，当贴片具有零运动w.r.t.相机，经典的光流算法估计零光流的补丁。然而，这种工程补丁，即使它没有运动，也可能导致编码器-解码器架构的光流预测严重错误。 对抗补丁攻击可以通过将印刷图案到真实的场景来实现。我们表明，这种攻击是实际的，并且可以损害光流网络的性能。我们的攻击导致噪声流估计，大大超出了攻击区域，在许多情况下，甚至完全消除了场景中对象的运动。 我们的研究表明，对抗补丁攻击可以损害光流网络的性能，并且这种攻击是实际的。因此，在自动驾驶汽车等安全关键应用中，了解光流网络的鲁棒性非常重要。 在未来，我们计划继续研究光流网络的鲁棒性，并探索新的方法来改进它们的性能。在自动驾驶汽车等安全关键应用中，了解光流网络的鲁棒性非常重要，因此，我们的研究结果对这些应用具有重要的影响。 我们认为，光流网络的鲁棒性是一个重要的研究方向，需要继续研究和探索。我们的研究结果将有助于提高光流网络的性能，并且提高自动驾驶汽车等安全关键应用的安全性。 我们的研究表明，对抗补丁攻击可以损害光流网络的性能，并且这种攻击是实际的。我们的研究结果对自动驾驶汽车等安全关键应用具有重要的影响，并且将有助于提高光流网络的鲁棒性和性能。

内容概要：本文详细介绍了利用OpenCV的光流特性提取技术进行人脸微表情识别的工程项目。首先解释了光流的基本概念及其在OpenCV中的实现方式，接着阐述了如何从连续视频帧中计算光流，进而提取面部特征。随后讨论了基于这些特征使用机器学习或深度学习模型对微表情进行分类的方法，并提供了相关代码示例。最后提到了所使用的两个重要数据集SAMM和CAS(ME)2，它们对于训练和测试模型至关重要，但需要经过申请流程才能获取。此外还强调了遵守使用条款的重要性。 适合人群：对计算机视觉、人脸识别感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是那些想要深入了解光流特性和微表情识别的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望通过实际案例掌握OpenCV光流特性提取技术和人脸微表情识别的应用场景，如安防监控、人机交互等领域。目标是让读者能够独立完成类似的项目开发。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助初学者更好地理解和实践相关技术，同时提醒读者注意数据集的合法获取途径。

内容概要：本文档详细介绍了无人机光流模块（Optical Flow）的设置方法及其在PX4飞控系统中的配置流程。光流模块利用向下的摄像头和测距传感器来估算无人机的速度，以帮助其保持稳定的位置。文档首先概述了光流的基本原理和组成部件，包括光流传感器、测距仪、估算器等，并强调了传感器数据融合的重要性。接着，重点讲解了ARK Flow模块的硬件规格、安装步骤及固件设置，以及基于PMW3901的不同品牌的光流传感器的具体配置方法。每个部分都包含了详细的参数调整指导，确保用户能够正确配置并使用这些传感器。 适合人群：对无人机技术有一定了解，特别是熟悉PX4飞控系统的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：①为无人机项目选择合适的光流传感器并完成其硬件安装；②掌握如何在PX4飞控系统中配置光流模块，使其能有效融合传感器数据，提高飞行稳定性；③了解不同品牌光流传感器的特点及其具体应用场景，如室内或室外飞行。 其他说明：本文档不仅提供了理论知识，还附带了大量的实际操作指南，包括具体的接线图、参数设置说明等，有助于读者快速上手并解决实际问题。同时，文档中提到的所有传感器和模块均为开源硬件，鼓励用户根据自身需求进行定制化开发。

光流传感器ADNS3080是一款广泛应用在无人机、机器人导航和视觉定位系统中的高性能传感器。它通过检测连续两次图像之间的像素位移来计算物体的运动速度，为精确的定位和导航提供了有效数据。在这个项目中，我们关注的是如何在STM32F407VET6微控制器上通过SPI1接口驱动ADNS3080，实现其功能。 了解STM32F407VET6是基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，拥有强大的处理能力和丰富的外设接口，如SPI，适合与多种传感器进行通信。SPI（Serial Peripheral Interface）是一种同步串行接口，具有高速传输和低引脚数量的优势，非常适合用于连接ADNS3080这样的传感器。 ADNS3080驱动程序的编写主要涉及以下几个方面： 1. **初始化SPI1**：在STM32的HAL库中，需要配置SPI1的时钟使能，选择适当的GPIO引脚作为SPI的SCK（时钟）、MISO（主设备输入，从设备输出）、MOSI（主设备输出，从设备输入）和NSS（片选）引脚，并设置相应的模式和速度。例如，可以将NSS设置为软件控制，以便于控制片选信号。 2. **配置ADNS3080**：初始化ADNS3080时，需要按照其数据手册设定初始配置寄存器。这通常包括设置帧速率、分辨率、灵敏度等参数。这些配置通过SPI接口写入到传感器的特定寄存器中。 3. **读写操作**：通过SPI1与ADNS3080进行通信，需要实现读取和写入寄存器的功能。写入操作是通过SPI发送命令和数据到传感器，而读取则需要先发送读取命令，然后从MISO引脚接收返回的数据。 4. **中断处理**：ADNS3080有中断功能，当检测到新的帧或特定事件时，会通过INT引脚通知MCU。因此，需要在STM32中配置中断服务例程，处理来自ADNS3080的中断请求。 5. **数据解析**：ADNS3080会提供像素位移数据，需要解析这些数据来计算出光流速度。这通常涉及到对传感器返回的字节流进行解码，然后根据传感器的内部算法计算出水平和垂直方向的速度。 6. **错误处理**：在驱动程序中，还需要考虑到可能发生的错误情况，比如通信失败、配置错误等，并进行适当的错误处理和恢复机制。 驱动ADNS3080传感器并不仅仅是硬件层面的SPI接口配置，还包括了软件层面的传感器初始化、数据交互和处理。通过这个程序，我们可以使STM32F407VET6微控制器具备获取和理解光流数据的能力，进而实现精确的运动控制和定位功能。在实际应用中，这些技术可以广泛应用于无人机的自主飞行、服务机器人的导航、甚至是室内移动设备的位置追踪。

通过matlab程序实现，基于光流法的运动估计，可以对图像进行预测

基于改进光流法的运动目标检测研究，彭亚男，陈振学，运动目标检测在现实场景中具有极其重要的意义，它是跟踪和识别运动物体状态的前提。光流法不需要复杂的背景建模，而且能够得到运

用matlab编写的实现光流计算HS算法源代码

提出了一种提高实际复杂场景中光流估计的鲁棒性和准确性的方法。 该方法克服了使用亮度恒定性和梯度恒定性的组合引起的照明变化引起的限制。 此外，该方法通过同时应用双边滤波器和惩罚函数，提高了光流估计的可靠性。 此外，它采用对偶算法和从粗到精方案提高了估计光流的计算能力和适用性。 我们使用来自Middlebury光流数据库的场景和真实的复杂场景来验证所提出的方法。 结果表明，所提出的方法对光照变化具有鲁棒性，并提高了光流估计的准确性和提取目标边缘的能力。

详细总结了光流方法和图像金字塔算法，是学习这两方面方法的经典内容。

根据他们的论文，Horn＆Schunck的非常经典的光流方法的实现： Horn, BKP 和 Schunck, BG，确定光流，AI(17)，第 1-3 期，1981 年 8 月，第 185-203 页http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/6337