Real-Time Object Tracking with On-Device Deep Learning for Adaptive Beamforming in Dynamic Acoustic Environments

📄 arXiv: 2511.19396v1 📥 PDF

作者: Jorge Ortigoso-Narro, Jose A. Belloch, Adrian Amor-Martin, Sandra Roger, Maximo Cobos

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-11-24

💡 一句话要点

提出一种基于设备端深度学习的目标跟踪与波束成形实时嵌入式系统

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 目标跟踪 波束成形 深度学习 嵌入式系统 声源定位

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态声学环境中难以实现精确的声源定位和定向音频捕获，尤其是在嵌入式设备上。
  2. 该论文提出了一种结合深度学习目标跟踪和波束成形的嵌入式系统，通过空间感知和动态波束控制实现精准定位。
  3. 实验结果表明，该系统显著提高了信噪比，适用于远程会议、智能家居和辅助技术等场景。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种嵌入式系统，该系统集成了基于深度学习的目标跟踪和波束成形技术，以在动态声学环境中实现精确的声源定位和定向音频捕获。该方法结合了单目深度估计和立体视觉，从而能够准确地对移动物体进行3D定位。一个由MEMS麦克风构建的平面同心圆形麦克风阵列提供了一个紧凑、节能的平台，支持方位角和仰角的2D波束控制。实时跟踪输出持续调整阵列的焦点，使声学响应与目标位置同步。通过将学习到的空间感知与动态波束控制相结合，该系统在存在多个或移动声源的情况下保持了稳健的性能。实验评估表明，信噪比得到了显著提高，使得该设计非常适合远程会议、智能家居设备和辅助技术。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在动态声学环境中，尤其是在计算资源受限的嵌入式设备上，难以实现对移动声源的精确跟踪和定向音频捕获。传统方法可能依赖于复杂的信号处理算法，对环境噪声和干扰敏感，并且难以适应复杂动态场景。因此，如何在嵌入式设备上实现鲁棒且实时的声源跟踪和定向音频捕获是一个挑战。

核心思路：该论文的核心思路是将深度学习目标跟踪与波束成形技术相结合，利用深度学习强大的特征提取和目标定位能力，以及波束成形技术对特定方向声音信号的增强能力。通过实时跟踪目标位置，动态调整波束方向，从而实现对目标声源的精确捕获，同时抑制环境噪声和干扰。

技术框架：该系统的整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于单目深度估计和立体视觉的3D目标定位模块，用于实时获取目标在三维空间中的位置信息。2) 基于平面同心圆形麦克风阵列的波束成形模块，用于根据目标位置信息，动态调整波束方向，增强目标声源信号。3) 嵌入式系统集成模块，将上述两个模块集成到嵌入式平台上，实现实时处理。整个流程是：摄像头捕获图像，目标定位模块估计目标3D位置，波束成形模块根据目标位置调整麦克风阵列的波束方向，从而实现定向音频捕获。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度学习目标跟踪与波束成形技术集成到一个嵌入式系统中，实现了实时、鲁棒的声源跟踪和定向音频捕获。与传统方法相比，该方法能够更好地适应动态环境，并且在计算资源受限的嵌入式设备上也能实现高性能。此外，利用单目深度估计和立体视觉融合进行3D定位，提高了定位精度。

关键设计：在目标定位模块中，可能采用了某种深度学习模型（具体模型未知）进行单目深度估计，并结合立体视觉信息进行优化。在波束成形模块中，采用了平面同心圆形麦克风阵列，这种阵列结构具有紧凑、节能的优点，并且易于实现2D波束控制。具体的波束成形算法（如延迟求和波束成形、最小方差无失真响应波束成形等）未知，但需要根据嵌入式平台的计算能力进行优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在动态声学环境中能够显著提高信噪比，具体提升幅度未知。通过与传统波束成形方法进行对比，验证了该系统在目标跟踪和定向音频捕获方面的优势。该系统在嵌入式设备上的实时性能也得到了验证，表明其具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于多个领域，如远程会议系统，通过定向音频捕获提高通话质量；智能家居设备，实现语音控制和交互；以及辅助技术，帮助听力障碍人士更好地接收声音信息。此外，在机器人领域，该技术可用于提高机器人对环境声音的感知能力，从而实现更智能的人机交互。

📄 摘要（原文）

Advances in object tracking and acoustic beamforming are driving new capabilities in surveillance, human-computer interaction, and robotics. This work presents an embedded system that integrates deep learning-based tracking with beamforming to achieve precise sound source localization and directional audio capture in dynamic environments. The approach combines single-camera depth estimation and stereo vision to enable accurate 3D localization of moving objects. A planar concentric circular microphone array constructed with MEMS microphones provides a compact, energy-efficient platform supporting 2D beam steering across azimuth and elevation. Real-time tracking outputs continuously adapt the array's focus, synchronizing the acoustic response with the target's position. By uniting learned spatial awareness with dynamic steering, the system maintains robust performance in the presence of multiple or moving sources. Experimental evaluation demonstrates significant gains in signal-to-interference ratio, making the design well-suited for teleconferencing, smart home devices, and assistive technologies.