Artemtemtem 0 Жалоба Опубликовано November 21, 2016 Здравствуйте. Мне нужно найти грузовики на видео. Подскажите, пожалуйста, какие-нибудь идеи на этот счет. Я понимаю, что самый простой способ это вычитание фона и по размеру блобов, но он не слишком надежный. Мне кажется, что стоит искать параллелепипед кузова, но мне не совсем понятно, как это сделать. Пробовал искать 3 близких четырехугольника, но не очень работает. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано November 21, 2016 Немного радикально, но как вариант : https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/detectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/ А вообще, неплохо было бы изображения добавить в вопрос. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Artemtemtem 0 Жалоба Опубликовано November 22, 2016 Примерно так. Если честно, то я не очень верю в нейросети, обучалки и др. Можно взять по размеру движущихся объектов, но едущие друг за другом машины будут слипаться. Может как-нибудь по параллельным линиям, по длине контура или что-то такое. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
iskees 32 Жалоба Опубликовано November 22, 2016 Была похожая задача но для камер который стоят над дорогой (которые штрафы выписывают за превышение) и ракурс там всегда примерно один, Там вполне справляются нейросети. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Artemtemtem 0 Жалоба Опубликовано November 23, 2016 В моем случае ракурс может быть немного другим. Неужели кроме "обучить нейросеть" нет другого решения? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано November 23, 2016 В DLIB встроен неплохой обучаемый детектор на основе HOG. Можно попробовать OpenCV-шный cascade detector. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
fotomer 16 Жалоба Опубликовано November 23, 2016 Если повесить 2-ю камеру хотя бы в метре от первой, то можно точно рассчитывать высоту движущихся объектов от дорожного полотна. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Artemtemtem 0 Жалоба Опубликовано November 24, 2016 HOG неплохо подходит для лиц, но для грузовиков мне нужно будет сделать кучу детекторов под все виды фур и все стороны. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Artemtemtem 0 Жалоба Опубликовано May 15, 2017 Насчет нейросетей. В новой версии dlib http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html сказано, что вместо нескольких HOG детекторов под разные углы можно теперь использовать одну обученную нейросеть. Так ли это? Можно ли взять последнюю версию dlib, напихать ей кучу фоток фур под разными углами и она сможет их находить? Или это как-то по-другому делается? Подскажите, пожалуйста, кто разбирается в нейросетях. Я просто не понимаю, как это возможно. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано May 17, 2017 Насколько я помню когда я ковырял dlib там не было примера как обучить несколько HOG детекторов под разными углами(т.е. только 1), но сам обученный классификатор для лиц имел как раз несколько темплейтов с разным поворотом. И у меня это плохо работало на объектах которые повернуты когда был натренирован 1 HOG детектор. Насчет CNN для классификации обычно делают horizontal flip, т.е. это норм, но это не тоже самое, когда объект крутится на 360 градусов, хотя на kaggle решали задачи с планктоном и галактиками где вроде те же проблемы. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах