高速摄像机在爆炸力学、高速刚体运动等应用场景中，通常会产生海量的视频数据，如何从中高效、准确提取出记录关键变化或事件的“关键帧”，是实现后续数据存储、分析的基础。
现有关键帧识别方法主要是像素级统计技术路径，一种是基于帧差的方法，通过计算相邻帧或固定间隔帧之间的像素差异，利用差异幅值或变化区域面积作为触发依据，当像素变化超过设定阈值时，则被判定为关键帧，该方法简单高效，具有较强实用性，但抗干扰能力不足，在对噪声、光照变化和局部干扰敏感的场景中，容易误触发，且无法区分目标运动与无意义的变化，不具备语义判断能力。第二种是基于背景建模的方法，通过统计建模如高斯混合模型、递推均值模型等对场景背景进行学习，将偏离背景模型的区域判定为前景目标，从而识别关键变化帧，该方法局限性在于背景模型在剧烈变化的高速运动场景中难以稳定收敛，容易导致关键事件遗漏，故对爆炸破片等场景适用性有限。
为弥补上述方法对“变化内容和变化意义”理解能力的不足，中科君达视界算法工程师们提出一种基于语义变化感知的关键帧识别方法-RCANet网络，从语义层面建模场景变化，通过深度特征表达与时序记忆机制，实现对“有意义变化”的稳定识别。
RCANet由语义理解器、记忆编码器、显著性解码器三大模块构成：
1. 语义理解器
该模块基于深度卷积与自注意力机制，建立像素之间的全局语义关联，用于对高速摄像机采集的序列帧进行深度特征提取，不再仅感知亮度或颜色变化，而是识别并解析场景中的物体类别、结构形态和上下文信息的语义特征，为后续变化分析提供基础。
2. 记忆编码器
该模块引入时序建模能力，利用记忆缓存与门控机制构建场景的短期记忆模型，用于描述高速摄像机采集图像序列的时间演化特性。该模块能够区分瞬时扰动与持续运动，助力正确理解目标从运动到静止、从完整到破碎的状态变化，避免静止目标被误判为背景。
3. 显著性解码器
该模块结合语义特征与历史状态信息，采用可学习的注意力机制，评估变化的显著性，用于生成带有语义解释的变化热力图与对应高速摄像机触发关键帧的置信度。该模块仅对具有实际测量意义的语义变化作出响应，从而过滤无效的背景干扰。
相较于基于像素差异的传统关键帧识别方法，基于语义显著性评估结果的RCANet方法，具备下列技术优势：
抗干扰性：RCANet基于语义特征的变化识别，可准确识别目标变化与无关扰动。
复杂场景适用性：引入时序记忆机制，适用于高速运动序列演化场景，且参数依赖性低，可适应复杂场景下的关键帧检测任务。
系统集成：适合与高速摄像机系统集成，实现实时或准实时关键帧定位。
RCANet方法适用于多种高速视觉感知与测量场景：
1. 爆炸与冲击实验
工程爆破、爆炸力学、高速冲击等实验场景通常包含强光、烟尘扩散、碎片飞散等复杂干扰因素，使用RCANet方法基于语义特征区分目标结构与非目标碎片，通过显著性评估机制，对破坏过程中的关键时间节点进行准确标记，为后续力学性能分析提供关键序列帧数据。
2. 挂架分离实验
航空航天和飞行器高速机构分离实验中，通常伴随多部件结构振动等干扰因素，使用RCANet方法基于语义关系识别被释放目标与支撑结构之间的状态变化，准确捕捉分离、脱钩和初始6自由度运动等关键事件帧。
3. 高速运动物体追踪
高速运动物体追踪实验中，背景中常存在空气扰动、光照不均等干扰，同时目标运动速度高、尺度变化快，导致目标与背景变化高度耦合，关键事件识别难度大。RCANet通过语义层面的目标建模，复杂背景和高速运动条件下持续关注目标主体，准确识别姿态突变、轨迹偏移和运动状态变化等关键事件，同时RCANet的记忆编码器能够维持目标身份一致性，避免因短暂遮挡或速度变化造成的跟踪中断。
基于语义感知的高速运动物体关键帧识别RCANet方法针对高速视觉测量中复杂背景实验场景，通过引入语义感知与时序记忆机制，实现对关键事件的稳定识别与精确定位。该方法突破了传统像素级变化检测在复杂条件下的种种局限，为高速摄像机采集的海量序列数据筛选存储、后续测量提供高效的技术路径。
