Đếm các vechicles trong một hình ảnh


9

Tôi đã cố gắng thực hiện một thuật toán để đếm thành công những chiếc xe trong một hình ảnh. Tôi đã thử triển khai Phương pháp đếm xe trong sự hiện diện của nhiều loại xe trong hình ảnh giao thông

Nó ước tính nền từ một tập hợp các hình ảnh khác nhau. Tôi đã xem xét các kỹ thuật khác nhau cho mục đích này và tất cả các kỹ thuật này theo cách này hay cách khác sử dụng ước tính nền từ một bộ hình ảnh hoặc yêu cầu video. Tôi có đầu vào, hình ảnh giao thông trong đó nền (có thể là đường trong hầu hết các giấy tờ) hầu như không nhìn thấy được. Hơn nữa, hình ảnh từ các khu vực khác nhau nên chúng cũng không có nền tảng chung. Làm thế nào tôi nên tiến hành trong trường hợp đó?

Tôi nghĩ rằng nếu bằng cách nào đó tôi có thể phù hợp với cấu trúc của xe (xe hơi) thì có lẽ chúng có thể được khớp. Nhưng tôi không biết điều này có khả thi hay không và liệu đó có phải là cách tiến hành hay không vì hình ảnh cũng chứa nhiều phương tiện bị chặn.

Bất kỳ gợi ý hoặc thậm chí các tài liệu nghiên cứu cũng được chào đón.

Một hình ảnh mẫu như sau: Hình ảnh mẫu giao thông

Hình ảnh mẫu giao thông 2


2
Bạn có thể đăng một hoặc hai hình ảnh ví dụ đại diện?
bjoernz

Tôi sẽ xem xét việc khớp mẫu nếu tôi là bạn
Olivier_s_j

@bjoernz Tôi đã thêm hình ảnh mẫu.
krammer

1
Đây là khó khăn. Bạn luôn nhìn thấy những chiếc xe từ phía trước? Có lẽ một cái gì đó có thể được thực hiện với sự kết hợp kính chắn gió / mái nhà ... Việc đếm chính xác cần phải như thế nào? Có bao nhiêu hình ảnh cần được xử lý? Có thể ghi nhãn thủ công là một tùy chọn mturk.com/mturk :)
bjoernz

@bjoernz Tôi không thể phụ thuộc vào mturk ;-). Tôi nghĩ rằng tôi không muốn nó rất chính xác. Ban đầu chỉ có một vài tính sẽ làm. Tôi nghĩ Sift / SURF có thể giúp đỡ. Tôi có thể đào tạo bộ phân loại từ nhiều bộ dữ liệu xe hơi (hầu hết chúng có 1 xe / hình ảnh). Nhưng tôi không biết liệu nó có thể phát hiện nhiều chiếc xe trong một hình ảnh hay không (có thể ít phức tạp hơn thế này nhưng vẫn có nhiều hơn một chiếc xe bị
chặn

Câu trả lời:


2

Như đã đề cập, vấn đề đếm đối tượng là rất khó khăn. Một tài khoản tốt về một số phương pháp phổ biến được đưa ra trong http://www.robots.ox.ac.uk/~vilem/NIPS2010.pdf .

Tạo một cơ sở dữ liệu tính năng SIFT trên các hình ảnh đào tạo dường như là con đường tự nhiên đi xuống. Điều đó kết hợp với một số phân đoạn hình ảnh có thể là cách để đi.

Một cách khác có thể là xem HOG http://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/05/09/oose-person-detector-tutorial/ , tương tự như một thuật toán phát hiện tính năng, có thể được điều chỉnh cho ô tô.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.