যানবাহন বিভাজন এবং ট্র্যাকিং


9

আমি ইউএভি'র ভিডিও থেকে ভিডিও ধারণ করা এবং গাড়ি ট্র্যাক করার জন্য কিছুদিন ধরে একটি প্রকল্পে কাজ করছি, বর্তমানে আমি যানবাহন এবং পটভূমির চিত্রগুলি থেকে প্রাপ্ত স্থানীয় বৈশিষ্ট্যগুলির ব্যাগ-অফ-বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনের বিষয়ে প্রশিক্ষিত একটি এসভিএম ব্যবহার করছি। তারপরে আমি চিত্রগুলিতে যানবাহনগুলি চেষ্টা এবং স্থানীয়করণের জন্য একটি স্লাইডিং উইন্ডো সনাক্তকরণ পদ্ধতির ব্যবহার করছি, যা আমি এরপরে ট্র্যাক করতে চাই। সমস্যাটি হ'ল এই পদ্ধতিটি ধীর গতিতে অনেক দূরে এবং আমার ডিটেক্টরটি নির্ভরযোগ্য নয় যতটা আমি চাই তাই আমি বেশ কয়েকটি মিথ্যা ধনাত্মকতা পাচ্ছি।

সুতরাং আমি আমার শ্রেণিবদ্ধের প্রয়োগের আগে অনুসন্ধানের স্থানটি হ্রাস করার জন্য আনুমানিক অবস্থানটি অনুসন্ধানের জন্য পটভূমি থেকে গাড়িগুলিকে ভাগ করার চেষ্টা করার বিষয়টি বিবেচনা করছি, তবে আমি কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই এবং আশা করি কেউ সাহায্য করতে পারে?

অতিরিক্তভাবে, আমি স্তরগুলির সাথে গতি বিভাজন সম্পর্কে পড়ছি, ফ্লো মডেল দ্বারা ফ্রেমটিকে সেগমেন্ট করতে অপটিক্যাল ফ্লো ব্যবহার করে, কারও কি এই পদ্ধতির সাথে কোনও অভিজ্ঞতা আছে, যদি আপনি এই পদ্ধতিটির জন্য প্রযোজ্য হবে কি না আপনি কি কিছু ইনপুট সরবরাহ করতে পারতেন? আমার সমস্যা.

আপডেট : আমি স্ট্যাক ওভারফ্লোতেও এই প্রশ্নটি পোস্ট করেছি, এবং একটি দুর্দান্ত উত্তর পেয়েছি, আমি এই ধারণাটি ইতিমধ্যে বাস্তবায়ন করেছি এবং এটি অবাক করার মতো কাজ করছে এবং এখন এই কৌশলটি ছাড়াও অপটিক্যাল প্রবাহ ব্যবহার করে তদন্ত করছি im

নীচে একটি নমুনা ভিডিও থেকে দুটি ফ্রেম দেওয়া আছে

ফ্রেম 0: এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

ফ্রেম 5: এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

উত্তর:


6

হায়, অপটিক্যাল প্রবাহও একটি কঠিন সমস্যা ;-)

ভাল, আরও গঠনমূলক হওয়ার জন্য, এখানে কয়েকটি অ্যালগরিদম রয়েছে যা চেষ্টা করার মতো হওয়া উচিত (বা এই নির্দিষ্ট ক্রমটিতে চেষ্টা করা হয়েছে):

  • আরও ভাল ফলাফল পাওয়ার জন্য আপনার প্রকৃত সমস্যার জন্য যানবাহনের একটি ডেটাবেসে আপনার ব্যাগের ফিচারগুলি পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন
  • কিছু প্যারামেট্রিক অপটিক্যাল প্রবাহ (একটি অ্যাফাইন প্রবাহের জন্য অনুসন্ধান) করতে বা সিকোয়েন্সের ফ্রেমের মধ্যে কিছু অ্যাফাইন নিবন্ধন গণনা করার জন্য গ্রাউন্ডটি একটি সমতল সমতল এটি ব্যবহার করুন। চলমান যানবাহনগুলি তখন এই প্রভাবশালী গতি থেকে বহিরাগত হবে
  • প্রবাহটি গণনা করতে কিছু অপটিক্যাল ফ্লো অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন, তারপরে অপটিক্যাল ফ্লো ভেক্টরগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ / ক্লাস্টার করার চেষ্টা করুন (এটি এখনও একটি বহুল উন্মুক্ত সমস্যা!)। আপনি যে ভাষাটি ব্যবহার করছেন তার উপর নির্ভর করে আপনি ওপেনসিভির অপটিক্যাল প্রবাহ, টি ইউ গ্রাজ , ডি সান এর অপটিকাল প্রবাহ বা এমনকি আমার ;-) ব্যবহার করতে পারেন। তবে নোট করুন যে প্রবাহটি ভাগ করে নেওয়া একটি তুচ্ছ-কাজ হবে যা আপনার সম্ভবত দুটি ধাপে করা উচিত: বিশ্বব্যাপী (প্রভাবশালী) গতি নির্ধারণ, তারপরে ছোট গতি সনাক্তকরণ।
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.