Masalah pengesanan berbilang sasaran dalam teknologi pengesanan sasaran

Masalah pengesanan berbilang sasaran dalam teknologi pengesanan sasaran

Abstrak:
Pengesanan objek ialah salah satu hala tuju penyelidikan yang popular dalam bidang penglihatan komputer, yang bertujuan untuk mengenal pasti dan mengesan objek yang menarik daripada imej atau video. Walau bagaimanapun, pengesanan sasaran sahaja tidak dapat memenuhi keperluan praktikal, kerana dalam adegan sebenar, sasaran biasanya berubah secara berterusan dalam masa dan ruang. Teknologi penjejakan berbilang sasaran bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini. Ia boleh menjejaki kedudukan berbilang sasaran dalam video dan mengemas kini statusnya secara berterusan.

Pengenalan:
Dengan pembangunan berterusan perkakasan dan algoritma komputer, algoritma pengesanan sasaran telah mencapai hasil yang sangat ketara. Daripada algoritma berasaskan ciri terawal kepada algoritma berasaskan pembelajaran mendalam semasa, ketepatan dan kelajuan pengesanan sasaran telah dipertingkatkan dengan banyak. Walau bagaimanapun, pengesanan sasaran sahaja tidak dapat memenuhi keperluan aplikasi praktikal. Dalam banyak senario, berbilang sasaran dalam video perlu dijejaki, seperti pemantauan trafik, penjejakan pejalan kaki, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan masalah penjejakan berbilang sasaran dalam teknologi pengesanan sasaran dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan berlatih.

1. Definisi dan isu penjejakan berbilang sasaran
Penjejakan berbilang sasaran merujuk kepada mengenal pasti sasaran dalam setiap bingkai melalui algoritma pengesanan sasaran dalam urutan video berterusan dan menjejaki kedudukan dan statusnya dari semasa ke semasa. Memandangkan sasaran dalam jujukan video sering mengalami perubahan dalam skala, ubah bentuk, oklusi, dsb., dan sasaran mungkin muncul dan hilang, penjejakan berbilang sasaran merupakan masalah yang mencabar. Ia terutamanya termasuk cabaran berikut:

1. Pengenalan semula sasaran: Dalam penjejakan berbilang sasaran, adalah perlu untuk membezakan objek sasaran yang berbeza dan menjejaki statusnya. Memandangkan sasaran mungkin cacat atau tersumbat semasa penjejakan, masalah pengecaman yang disebabkan oleh perubahan dalam penampilan sasaran perlu ditangani.
2. Pemprosesan oklusi: Dalam adegan sebenar, oklusi bersama sasaran adalah situasi yang sangat biasa. Apabila sasaran disekat oleh objek lain, beberapa cara teknikal perlu digunakan untuk menyelesaikan masalah oklusi dan memastikan pengesanan berterusan sasaran.
3. Target Kemunculan dan Kehilangan: Dalam jujukan video, sasaran mungkin tiba-tiba muncul atau hilang. Ini memerlukan algoritma penjejakan yang boleh mengesan penampilan dan kehilangan sasaran secara automatik dan memprosesnya dengan sewajarnya.

2. Algoritma penjejakan berbilang sasaran
Pada masa ini, algoritma penjejakan berbilang sasaran terbahagi terutamanya kepada dua kategori: algoritma penjejakan berbilang sasaran berdasarkan kaedah pemprosesan imej tradisional dan algoritma penjejakan berbilang sasaran berdasarkan pembelajaran mendalam.

Algoritma penjejakan berbilang sasaran berdasarkan kaedah pemprosesan imej tradisional terutamanya termasuk penapis Kalman, penapis zarah, anggaran kebarangkalian posterior (MAP) maksimum, dsb. Antaranya, penapis Kalman adalah salah satu kaedah yang paling biasa, yang menjejaki sasaran dengan meramalkan dan mengemas kini keadaan.

Algoritma penjejakan berbilang sasaran berdasarkan pembelajaran mendalam adalah berdasarkan pengesanan sasaran dan menambah beberapa modul penjejakan untuk mencapai penjejakan berterusan sasaran. Contohnya, menggabungkan model pengesanan sasaran dengan maklumat temporal dan model penjejakan sasaran boleh mencapai penjejakan sasaran dinamik.

3. Contoh kod penjejakan berbilang sasaran
Dalam artikel ini, kami akan menggunakan bahasa Python dan perpustakaan OpenCV untuk memberikan contoh kod penjejakan berbilang sasaran berdasarkan penapis Kalman. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan:

import cv2 import numpy as np

Seterusnya, kita perlu menentukan kelas untuk melaksanakan penjejakan sasaran:

class MultiObjectTracker: def __init__(self): self.kalman_filters = [] self.tracks = [] def update(self, detections): pass def draw_tracks(self, frame): pass

Dalam fungsikemas kini, kami akan mendapat hasil pengesanan sasaran bagi bingkai semasa , dan kemudian gunakan penapis Kalman untuk penjejakan sasaran. Pelaksanaan kod khusus ditinggalkan, pembaca boleh menulisnya mengikut keperluan mereka sendiri.update函数中，我们会得到当前帧的目标检测结果，然后利用卡尔曼滤波器进行目标跟踪。具体的代码实现略去，读者可以根据自己的需求进行编写。

在draw_tracks函数中，我们需要将跟踪结果绘制在图像上：

def draw_tracks(self, frame): for track in self.tracks: start_point = (int(track[0]), int(track[1])) end_point = (int(track[0] + track[2]), int(track[1] + track[3])) cv2.rectangle(frame, start_point, end_point, (0, 255, 0), 2)

最后，我们可以编写一个主函数来调用跟踪器并处理视频序列：

def main(): tracker = MultiObjectTracker() video = cv2.VideoCapture("input.mp4") while True: ret, frame = video.read() if not ret: break # 目标检测，得到当前帧的检测结果 detections = detect_objects(frame) # 跟踪目标 tracker.update(detections) # 绘制跟踪结果 tracker.draw_tracks(frame) # 显示结果 cv2.imshow("Multi-Object Tracking", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break video.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们首先创建了一个MultiObjectTracker

rrreee
Akhir sekali, kita boleh menulis fungsi utama untuk memanggil penjejak dan memproses urutan video:

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pengesanan berbilang sasaran dalam teknologi pengesanan sasaran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!