駐車場の空撮画像で車の台数を数えたいと思っています。いくつかの調査の結果、Haar Cascade Classifiers がこのオプションになる可能性があると思います。使用する画像の例は、Google マップの駐車場の拡大画像に似たものです。
これを達成するための私の現在の計画は、1 つの方向 (上下) のみで画像から切り取った車を使用してカスタム Haar 分類器をトレーニングし、画像を 15 度ずつ回転させながら認識を複数回試行することです。私の具体的な質問は次のとおりです。
- ここでHaar Classifierを使用するのは良いアプローチですか、それとももっと良い方法がありますか?
- これが良いアプローチであると仮定すると、トレーニング データ用に大きな画像から車をトリミングする場合、隣接する駐車スペースにある車の小さな部分を含む可能性のある大きな領域をトリミングする方がよいでしょう (ただし、一部のトレーニング画像には明らかに単独の車が含まれますが、隣に車が 1 台しかない、など) または、車をできる限り輪郭に近づけてトリミングするのが最善でしょうか?
- 繰り返しますが、私がこのアプローチを取っていると仮定すると、車の二重カウントを避けるにはどうすればよいでしょうか? 車が 1 つの方向で認識された場合、再度カウントされることは望ましくありません。車をカウント済みとしてマークし、無視する方法はありますか?