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私はユニ プロジェクトのコンピューター ビジョンを使用して人数カウント システムを実装しようとしています。現在、私の方法は次のとおりです。

  1. MOG2 を使用したバックグラウンド減算
  2. ノイズを除去するモルフォロジー フィルター
  3. ブロブの追跡
  4. 指定した領域 (ライン) を通過するブロブを数える

問題は、人々がグループで来た場合、私の方法では 1 人だけをカウントすることです。私の読書から、これはオクルージョンと呼ばれるものだと思います。もう 1 つの問題は、人物が背景に似ている場合 (暗い服を着て、黒い柱/壁を通過する)、実際には 1 人の人物であるにもかかわらず、ブロブが分離されることです。 ここに画像の説明を入力

私が読んだことから、検出器とトラッカーを実装する必要があります（たとえば、HOGを使用して人間を検出します）。しかし、私の検出結果は貧弱です (たとえば、50% のヒット率で 50% の誤検知; OpenCV 人間検出器と私自身の訓練された検出器を使用)。この投稿を読んでくれてありがとう！

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ビデオ監視シーケンスで人物を追跡することは、研究コミュニティではまだ未解決の問題です。ただしparticule filters (PF)、(別名シーケンシャル モンテカルロ) は、オクルージョンと複雑なシーンに対して良い結果をもたらします。あなたはこれを読むべきです。ビブリオの後にサンプル ソース コードへの追加リンクもあります。

PF を使用する利点は、検出 (のみ) による追跡に向けた計算時間の増加です。

このように進む場合は、PF の背後にある数学についての理解を深めるために、お気軽にお問い合わせください。

于 2013-04-26T10:20:20.380 に答える
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オクルージョン (およびバックグラウンド減算) の処理は未解決の問題であるため、これに対する単一の「良い」答えはありません。プロジェクトに沿って役立つ可能性があるいくつかの指針があります。

「ブロブ」が 1 人なのかグループなのかを検出したいとします。これを処理するためにできることがいくつかあります。

  • 複数のカメラを使用する (人々のグループがすべての角度から単一のブロブとして検出されることはほとんどありません)
  • 人体の一部を検出してみてください。1 つのブロブに 2 つの頭が検出された場合は、複数の人がいます。3本脚、5本肩なども同様です。

「道に迷った」人 (別のオブジェクトの後ろを歩いている人) を追跡する領域では、その位置を推測する必要があります。人はフレーム間でしか動けないことがわかっています。これを考慮に入れると、ユーザーが画像の途中で検出されて突然消えるということはあり得ないことがわかります。その人が数フレーム見えなくなったら、その人が立ち去るのに十分な時間があった可能性があるため、観察を破棄できます。

于 2013-04-26T09:44:32.110 に答える