私は MATLAB にはかなり慣れていませんが、ここ数日で Simulink とコンピューター ビジョンに慣れてきました。私の問題ステートメントには、交通/高速道路のビデオ入力を取得し、事故が発生したかどうかを検出することが含まれます。
重心の値を抽出して軌道、速度差 (フレーム間)、および 2 台の車両間の距離をプロットすることで、これを行う予定です。重心をうまく追跡でき、残りの特徴を導き出すことを目指しています。
私が知らないのは、これらをANNにマッピングする方法です。つまり、すべての画像には複数の車両ブロブがあります。つまり、1 つのフレーム/画像に複数の重心が存在します。では、NN は複数の入力 (車両ごとに抽出された特徴) に対してどのように同時に作用するのでしょうか? 明らかにリンクがありません。私がそれを理解するのを手伝ってください。
また、時系列データを見ていますか?
私はあなたの質問について正確にはわかりません。問題は時系列データとそうでないものの両方である可能性があります。ANNを使用して解決できるように、問題の時系列バージョンを変換できる場合がありますが、これは一種のマズローのハンマーです:)。また、問題を言い換えてもらえますか。
あなたが言ったように、2つまたは3つのフレームから機能を与えてから、分類器を使用して事故を検出するかどうかを決めることができますが、そのような分類器をトレーニングするのは難しいかもしれません。問題は非常に難しいので、それを正しくするために大量のトレーニングサンプルが必要になる場合があります。特に、非常に優れたネガティブサンプル（たとえば、車が互いに接近している場合）などです。
この事故検出の問題を解決するために試みることができる複数の方法があります。例：時系列データなしで事故を検出するための分類器（ANN / SVMなど）を構築します。この場合、入力は事故画像と非事故画像、またはトレーニング用のある種のポジティブサンプルとネガティブサンプル、およびテスト用のその後の画像になります。この特定のケースでは、時系列データを見ていません。しかし、ここでは、同じものを検出するために多くの機能が必要になる場合があります（これはある意味で問題の単一フレームバージョンです）。
2番目の方法は、時系列データを使用することです。この場合、特徴を検出し、特徴を追跡し（たとえば、Lucas Kanade / HornとSchunckを使用）、速度と重心に関する情報を使用して事故を検出する必要があります。HMM用に定式化できる場合もあります。