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建物の中を歩き回っている人々を追跡する必要があります。地上 6 メートル (20 フィート) の天井に下向きの Web カメラを取り付けました。

複数のウェブカメラでリアルタイムで実行する計画であるため、パフォーマンスは重要です。現在、私は単一のカメラをマウントしており、GPU で VIBE を使用してバックグラウンド減算を行うと、720p で最大 320 fps を取得できます。

VIBE はうまく機能しますが、一貫性に苦労しています。人が互いに近づきすぎると、それらは 1 つのブロブと見なされます。人間以外の物体の動きも無視する必要があります。

何が人間で、何が私の VIBE 出力に含まれていないかを判断する方法について、皆さんからの意見やアイデアが本当に必要です。賢明なアプローチは何でしょうか？私は人間を特定の正方形のピクセル サイズを持つものとして定義しようとしましたが、人間と人間以外の動きを区別するためのよりスマートな方法があるに違いないと感じています。

オプティカル フロー、追跡学習検出アルゴリズム (OpenTLD?)、優れたパフォーマンスの HOG など、別のアプローチが理にかなっている場合、私はそれについて聞くことに非常に興味があります。

どんな考えや意見も歓迎します:)

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あなたの問題には多くのアプローチがありますが、普遍的に機能するものはありません。アプローチの 2 つの主要なファミリは、(a) 低レベルのブロブの検出と処理を改善するか、(b) トラッカーのあいまいさを処理することです。

ブロブ検出を改善する方法についてアイデアがある場合は、それらを試してください。私は VIBE やあなたのシーンの詳細 (屋内と屋外、カメラの揺れの量、レンズの品質など) に精通していないので、そこに提案はありません。

結合されたブロブが独立した歩行者からのものであると仮定すると、ブロブの分割と結合を理解する粒子フィルターの使用を検討してください。人々が大きなグループで移動する場合は、トラッカーを拡張して人々のグループを検出し、各人を個別に追跡することをあきらめることを検討してください。

堅牢なトラッカーを構築できれば、モーション パターンとピクセル サイズの両方で人間以外を除外できる可能性があります。

于 2013-03-18T12:19:03.803 に答える