タグ付けされた質問 「motion-detection」

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ビデオから数えた車両
免責事項:この質問をStackOverFlowに投稿しましたが、こちらの方が適していることがわかりました。 私は画像処理に少し慣れていないので、コードではなく、問題の最適な解決策を見つけることについてお聞きしたいと思います。いいアイデアはまだ思いつかなかったので、アドバイスをお願いしたいです。 私はOpenCVを使用して、ビデオファイルまたはライブカメラから車両を数えるプロジェクトに取り組んでいます。そのようなプロジェクトに取り組んでいる他の人々は、通常、動いているオブジェクトを追跡してからカウントしますが、その代わりに、私は別の視点で作業したいと思いました。以下に示すように、ユーザーにビデオウィンドウにROI(関心領域)を設定し、この領域でのみ作業するよう依頼します(理由は、フレーム全体を処理しないことやパフォーマンスの向上など)。(ユーザーは複数のROIを設定することができ、ユーザーはROIの高さを通常の車の約2倍に比例感で設定するように求められます。) これまでに、背景の更新、形態学的フィルター、しきい値処理、移動オブジェクトをバイナリイメージとして以下のような基本的な進歩を遂げました。 それらを行った後、私は最終的なしきい値処理された前景フレームの白ピクセルを数え、それが車であるかどうかを合計白ピクセル数をチェックすることで推定しようとしました(ROIの高さを知って静的計算により下限を設定しました) 。説明のために、サンプルグラフィックを描きました。 ご覧のとおり、白いピクセルを計算して、時間までに曲線を描くかどうかを確認し、車やノイズのようなものかどうかを判断するのは簡単でした。 問題 2台の車が同時にROIを通過するまで、私はかなり成功しました。私のアルゴリズムはそれらを1台の車として誤って数えました。私はこの問題にさまざまなアプローチを試みましたが、長い車のようにこれに似ていますが、満足のいく解決策が見つかりませんでした。 質問 このピクセル値カウントのアプローチでこのタスクを処理することは可能ですか?そうでない場合、何を提案しますか?

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車両のセグメンテーションと追跡
私はしばらくの間、UAVからキャプチャされたビデオで車両を検出および追跡するプロジェクトに取り組んでいます。現在、車両および背景画像から抽出されたローカルフィーチャの機能のバッグ表現でトレーニングされたSVMを使用しています。次に、スライディングウィンドウ検出アプローチを使用して、画像内の車両の位置を特定し、追跡します。問題は、このアプローチははるかに遅く、私の検出器は私が望むほど信頼性が高くないため、Imがかなりの数の誤検知を取得することです。 したがって、分類器を適用する前に検索スペースを減らすために、車をバックグラウンドからセグメント化しておおよその位置を見つけることを検討してきましたが、これをどのように行うかわからず、誰かが助けてくれることを望んでいましたか? さらに、レイヤーを使用したモーションセグメンテーションについて読んでいます。オプティカルフローを使用してフローモデルでフレームをセグメント化しています。この方法の経験はありますか。この方法が当てはまるかどうかについて、何か意見があれば教えてください。私の問題。 更新:私はこの質問をスタックオーバーフローにも投稿しましたが、素晴らしい回答がありました。このアイデアはすでに実装されており、驚くほどうまく機能しており、この手法に加えてオプティカルフローを使用して調査しています。 以下は、サンプルビデオの2つのフレームです フレーム0: フレーム5:

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高速近似オプティカルフロー/イメージシフト
オペレーターに速度を落とすよう警告するために、カメラがパンする速度(水平/垂直)を検出する必要があります。 画像全体がブロックとして動いていて、実際の方向は必要ありません(ただし、HまたはVはボーナスです)。おおよその大きさだけが必要です。フレーム間で「N」を超えるピクセルがシフトした場合にトリガーします。 画像は大きく、一般的に均一な低コントラストのシーンです。追跡する明確なハイライトはありません。すべてのCPUを使用せずに、リアルタイム(60fps)で実行する必要があります。 Niaveソリューションは、中央でRoIを選択し、エッジを見つけ、フレームのペア間の類似性を計算し、フレームの1つをピクセルで左/右/上/下にシフトし、繰り返します-最小値を見つけます。 もっと賢い解決策はあるのだろうか?
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