画像内の車両を数える

私は、画像内の車をうまく数えるアルゴリズムを実装しようとしています。交通画像に複数車両のオクルージョンがある場合の車両カウント方法の実装を試みました

さまざまな画像のセットから背景を推定します。私はこの目的のために他のさまざまな手法を検討しましたが、これらすべての方法のいずれかで、画像のセットからの背景推定を使用するか、ビデオを必要とします。私は入力として、背景（おそらくほとんどの論文では道路）がほとんど見えない交通画像を持っています。さらに、画像は異なる領域のものなので、共通の背景もありません。その場合、どうすればよいですか？

どういうわけか私が車（車）の構造を一致させることができれば、おそらくそれらを一致させることができると考えています。しかし、これが実現可能かどうか、また、画像には複数の遮蔽された車両が含まれているため、それがどのように進むかはわかりません。

ヒントや研究論文も大歓迎です。

サンプル画像は次のとおりです。

前述のように、オブジェクトのカウントの問題は非常に困難です。いくつかの一般的なアプローチの適切な説明は、http://www.robots.ox.ac.uk/~vilem/NIPS2010.pdfに記載されています。

トレーニング画像にSIFT機能データベースを作成することは、自然な道のりのようです。いくつかの画像セグメンテーションと組み合わせることは、進むべき道かもしれません。

別の方法として、HOG http://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/05/09/hog-person-detector-tutorial/を確認する方法があります。これは、同様に機能検出アルゴリズムであり、自動車に適合させることができます。