এই পদ্ধতির সাথে আমি বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য সমস্যা দেখতে পাচ্ছি। একটি খুব অনুরূপ পদ্ধতির সাথে পথচারী গণনা পদ্ধতির উন্নতি থেকে আমি এখানে আমার নিজের অভিজ্ঞতা থেকে কথা বলি, তাই আমি নিরুৎসাহিত হতে চাইছি না। বিপরীতে, আমি আপনাকে একটি সতর্কতা ও শক্তিশালী সিস্টেম গঠনের জন্য আপনাকে যে সম্ভাব্য প্রতিবন্ধকতাগুলি কাটিয়ে উঠতে হতে পারে সে সম্পর্কে সতর্ক করতে চাই।
প্রথমত, ব্যাকগ্রাউন্ড বিস্তৃতকরণ ধরে নেওয়া হয় যে আগ্রহের জিনিসগুলি সর্বদা চলমান থাকবে এবং আপনি যে বিষয়গুলিতে গণনা করতে আগ্রহী না সেগুলি পুরোপুরি স্থির থাকবে। অবশ্যই যথেষ্ট, আপনার দৃশ্যে এটি হতে পারে তবে এটি এখনও একটি খুব সীমিত ধারণা। আলোকসজ্জার পরিবর্তনগুলি (আমি জ্যামিতিকের সাথে একমত) সম্পর্কে অত্যন্ত সংবেদনশীল হতে আমি ব্যাকগ্রাউন্ডের বিস্তৃতিও খুঁজে পেয়েছি।
এই ধারণাটি থেকে সাবধান থাকুন যে একটি ব্লব = এক ব্যক্তি , এমনকি যদি আপনি ভাবেন যে আপনার পরিবেশটি ভালভাবে নিয়ন্ত্রিত রয়েছে। এটি প্রায়শই ঘটেছিল যে লোকেদের সাথে সম্পর্কিত ব্লবগুলি সনাক্ত করা যায় কারণ তারা চলাচল করছে না বা তারা খুব ছোট ছিল, তাই তারা ক্ষয় বা কিছু দোরোখা মানদণ্ড দ্বারা মুছে ফেলা হয়েছে (এবং বিশ্বাস করুন, আপনি "" প্রবেশ করতে চান না " "ফাঁদ। এটি কাজ করে না;) না হওয়া পর্যন্ত থ্রেশহোল্ডগুলি টিউন করুন)")। এটিও ঘটতে পারে যে একটি ব্লব দুটি লোকের সাথে হাঁটতে বা একরকম একরকম লাগেজ বহনকারী এক ব্যক্তির সাথে মিলে যায়। বা একটি কুকুর। সুতরাং ব্লব সম্পর্কে চতুর অনুমান করবেন না।
ভাগ্যক্রমে, যেহেতু আপনি উল্লেখ করেছেন যে আপনি ব্যক্তি সনাক্তকরণের জন্য এলবিপি ব্যবহার করছেন , তাই আমি মনে করি আপনি উপরের অনুচ্ছেদে ভুল না করার সঠিক পথে রয়েছেন। যদিও আমি বিশেষত এলবিপির কার্যকারিতা সম্পর্কে মন্তব্য করতে পারি না। আমি আরও পড়েছি যে এইচওজি (গ্রেডিয়েন্টগুলির হিস্টোগ্রাম) লোক সনাক্তকরণে শিল্প পদ্ধতির একটি রাজ্য, মানব শনাক্তকরণের জন্য ওরিয়েন্টেড গ্রেডিয়েন্টগুলির হিস্টোগ্রামগুলি দেখুন ।
আমার শেষ গ্রিপ ক্যাম্শফিট ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত । এটি রঙের হিস্টোগ্রামে ভিত্তিক, সুতরাং, নিজে থেকে, কোনও একক বস্তু যা রঙ দ্বারা আলাদা করা সহজ ট্র্যাকিংয়ের সময় এটি দুর্দান্তভাবে কাজ করে, যতক্ষণ না ট্র্যাকিং উইন্ডো যথেষ্ট বড় থাকে এবং কোনও ফলস্বরূপ বা আকস্মিক পরিবর্তন হয় না। তবে যত তাড়াতাড়ি আপনাকে একাধিক লক্ষ্যগুলি ট্র্যাক করতে হবে যার বর্ণের বর্ণের খুব মিল রয়েছে এবং এটি একে অপরের নিকটে চলে যাবে, আপনি কেবল একটি অ্যালগরিদম ছাড়াই এটি করতে পারবেন না যা আপনাকে একাধিক হাইপোথিসিস বজায় রাখতে দেয়। এটি কোনও কণা ফিল্টার বা এমসিএমসিডিএর মতো ফ্রেমওয়ার্ক হতে পারে (মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো ডেটা অ্যাসোসিয়েশন, একাধিক লক্ষ্যবস্তু অনুসরণের জন্য মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো ডেটা অ্যাসোসিয়েশন দেখুন))। একাধিক অবজেক্ট ট্র্যাক করার সময় একা মিনশিফ্ট ব্যবহারের অভিজ্ঞতা আমার ট্র্যাকিংয়ের সাথে ঘটে না এমন সবকিছু: ট্র্যাক হারাতে, লক্ষ্যগুলি বিভ্রান্ত করা, ব্যাকগ্রাউন্ডে ফিক্সিং ইত্যাদি multiple একাধিক অবজেক্ট ট্র্যাকিং এবং ডেটা অ্যাসোসিয়েশন সমস্যা সম্পর্কে কিছুটা পড়ুন, এটি হতে পারে সর্বোপরি একাধিক ব্যক্তিকে গণনা করার হৃদয় (আমি বলেছি "হতে পারে" কারণ আপনার লক্ষ্যটি ট্র্যাকিংয়ের গণনা করা হচ্ছে, তাই আমি ট্র্যাকিং ছাড়াই গণ্য কিছু চালাক পদ্ধতির সম্ভাবনা সম্পূর্ণভাবে বাতিল করি না ...)
আমার সর্বশেষ পরামর্শটি হ'ল: আপনি প্রদত্ত পদ্ধতির সাথে কেবলমাত্র এতটা করতে পারেন এবং আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য আপনার ফ্যানসিয়ার স্টাফের প্রয়োজন হবে (সুতরাং আমি ব্যবহারকারী36624 এর সাথে একমত নই)। এটি আরও শক্তিশালী কিছু দ্বারা আপনার অ্যালগরিদমের একটি অংশ পরিবর্তন করে বা আর্কিটেকচার পুরোপুরি পরিবর্তন করতে পারে। অবশ্যই আপনাকে জানতে হবে কোন অভিনব জিনিসগুলি আপনার জন্য সত্যই কার্যকর। এমন প্রকাশনা রয়েছে যা মূলত সমস্যাটিকে সমাধান করার চেষ্টা করে, অন্যরা কেবল একটি প্রদত্ত ডেটা সেট করার জন্য একটি অ্যালগরিদম নিয়ে আসে এবং আশা করে যে আপনি এমন কোনও শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেবেন যা আপনার প্রয়োজনের সময় প্রয়োজন হয় না really কয়েকটি থ্রেশহোল্ডগুলিও সামঞ্জস্য করুন। লোক গণনা হয়চলমান গবেষণা, সুতরাং জিনিসগুলি সহজেই আসবে বলে আশা করবেন না। আপনার দক্ষতার বাইরে কিছুটা শিখতে চেষ্টা করুন এবং তারপরে বার বার করুন ...
আমি স্বীকার করি যে আমি কোনও সমাধানের প্রস্তাব দিইনি এবং পরিবর্তে আপনার পদ্ধতির ত্রুটিগুলি কেবল চিহ্নিত করেছি (যা সব আমার নিজের অভিজ্ঞতা থেকে আসে)। অনুপ্রেরণার জন্য, আমি আপনাকে কিছু সাম্প্রতিক গবেষণা পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি, উদাহরণস্বরূপ রিয়েল-টাইম নজরদারি ভিডিওতে স্থিতিশীল মাল্টি-টার্গেট ট্র্যাকিং । শুভকামনা!