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高解像度のシングル カメラを使用して、車 (フロント センター ポイント x、y) の位置を特定したいと考えています。カメラのセットアップは高さ 1 ～ 2 m に固定され、約 25 度傾斜しています。カメラは、車両の前方が見える場所で画像を提供できます。内因性パラメータと外因性パラメータは既知です。

ここまでで、ヘッドライトとナンバープレートを検出してみました。問題... ヘッドライトは常にブロブとして検出されません。距離によってヘッドライトの形状が変化します。また、暗所ではナンバープレートが見えません。

車を検出するための堅牢なアルゴリズムはありますか? またはヘッドライトを検出しますか？またはナンバープレートを検出しますか?どうすれば進めますか?

前もって感謝します、

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毎回同じ車を検出していますか? はいの場合、おそらく外観は一貫したままです。ブロブと形状を検出して認識するよりも、機械学習アルゴリズムと組み合わせたスケールと回転の不変機能を使用する方がよい場合があります。SIFTおよびSURF特徴記述子を調べます。簡単に実験するには、OpenCV の機能記述とマッチングの実装を使用します。この例を見てください。

于 2013-06-18T08:36:11.947 に答える
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これは、スケールと視点が変わるため、簡単な問題ではありません。理想的には、後でそれらの一部を入力画像と照合するために、さまざまな視点から車を見たトレーニング画像のコレクションが必要になります。次に、一致を決定するためにローカル機能 (SIFT、SURF) または何らかの分類子が必要です。

一方、常に同じ車を追跡している場合は、MeanShift アルゴリズムを確認してください。問題は、追跡を続けるために初期位置が必要なことです。

于 2013-06-18T08:42:37.283 に答える