Недвижимый предмет в кадре

[KAIIUK 0]

Доброго времени суток. Интересует такая тема, как нахождение недвижимого предмета на переднем плане(т.е изначально он отсутствовал), перепробована куча вариантов и алгоритмов, но ничего стабильного так и не найдено, возможно кто то что то реализовывал похожее?

[Nuzhny 243]

Имеется в виду детектор оставленных и унесённых предметов в системах видеонаблюдения?

[KAIIUK 0]

35 минут назад, Nuzhny сказал:

Имеется в виду детектор оставленных и унесённых предметов в системах видеонаблюдения?

По большему счету да, но интересует только "оставление"

40 минут назад, Nuzhny сказал:

Имеется в виду детектор оставленных и унесённых предметов в системах видеонаблюдения?

в дополнение скажу, что видел ваш пост про супер пиксели, но не смог дойти до того, как их использовать для своей задачи. 

[Nuzhny 243]

Я раньше делал достаточно просто: использовал обычный детектор движения (камера была неподвижная), треки объектов отслеживались, время от времени запоминал изображение объекта. Когда объект пропадал, то искал его в окрестностях по последнему его сохранённому изображению (cv::matchTemplate). Если объект оставался на месте в течение какого-то времени (скажем, минуты), то он считался оставленным. Такой подход неплохо работал и не тормозил.

[KAIIUK 0]

13 минуты назад, Nuzhny сказал:

Я раньше делал достаточно просто: использовал обычный детектор движения (камера была неподвижная), треки объектов отслеживались, время от времени запоминал изображение объекта. Когда объект пропадал, то искал его в окрестностях по последнему его сохранённому изображению (cv::matchTemplate). Если объект оставался на месте в течение какого-то времени (скажем, минуты), то он считался оставленным. Такой подход неплохо работал и не тормозил.

Пробовал использовать обычный детектор(GMM), но сливаются люди и предметы + периодически либо просто не видит то, что по цвету схоже с фоном, либо видит то, чего нет. Проблема в том, что мне нужно получить специфически большую точность для не очень качественного набора тестовых данных. Вот ищу альтернативы GMM, но что то совсем тухляк =(

[Nuzhny 243]

Тогда надо смотреть на твоё видео или подробней опиши входные данные. Может я уже показывал тут раньше своё.

Эта работа была сделана лет 10 назад по описанному мной алгоритму. Ближе к концу видео видно, что остановившаяся машина обводится синей рамкой - считается оставленной. Далее я выхожу с сумкой, оставляю её и ухожу - тоже обводится синим, на неё наводится камера. Скажу, что данный подход частично справлялся и с PETS 2007. А там видео намного сложнее.

Сейчас, я бы действовал уже по-другому. Для того же PETS 2007 лучше бы комбинировал вычитание фона с распознаванием тем же YOLO, отделяя сумки от людей. Может, ещё что-то добавил бы. И отслеживал бы всё по отдельности.

 

[KAIIUK 0]

3 минуты назад, Nuzhny сказал:

Тогда надо смотреть на твоё видео или подробней опиши входные данные. Может я уже показывал тут раньше своё.

Эта работа была сделана лет 10 назад по описанному мной алгоритму. Ближе к концу видео видно, что остановившаяся машина обводится синей рамкой - считается оставленной. Далее я выхожу с сумкой, оставляю её и ухожу - тоже обводится синим, на неё наводится камера. Скажу, что данный подход частично справлялся и с PETS 2007. А там видео намного сложнее.

Сейчас, я бы действовал уже по-другому. Для того же PETS 2007 лучше бы комбинировал вычитание фона с распознаванием тем же YOLO, отделяя сумки от людей. Может, ещё что-то добавил бы. И отслеживал бы всё по отдельности.

 

Движение камеры за человеком интересно сделано, совсем нет расфокусировки. Вычитание фона + YOLO пробовал, в общем то это пока лучший работающий прототип, но все равно люди и сумки сливаются сильно на том же GMM