В течение некоторого времени я работал над проектом по обнаружению и отслеживанию транспортных средств в видео, снятом с БПЛА, в настоящее время я использую SVM, обученный представлениям о множестве функций местных особенностей, извлеченных из изображений транспортных средств и фоновых изображений. Затем я использую метод обнаружения скользящих окон, чтобы попытаться локализовать транспортные средства на изображениях, которые я затем хотел бы отслеживать. Проблема в том, что этот подход слишком медленный, и мой детектор не так надежен, как хотелось бы, поэтому я получаю немало ложных срабатываний.
Итак, я рассматривал попытку сегментировать автомобили на заднем плане, чтобы найти приблизительное положение, чтобы уменьшить пространство поиска перед применением моего классификатора, но я не уверен, как это сделать, и надеялся, что кто-то может помочь?
Кроме того, я читал о сегментации движения по слоям, используя оптический поток для сегментирования модели покадрового потока, есть ли у кого-нибудь опыт работы с этим методом, если бы вы могли предложить некоторую информацию о том, считаете ли вы, что этот метод применим для моя проблема.
ОБНОВЛЕНИЕ : я также опубликовал этот вопрос о переполнении стека, и у меня был отличный ответ , я уже реализовал эту идею, и она работает удивительно хорошо, и сейчас я исследую использование оптического потока в дополнение к этой технике.
Ниже приведены два кадра из примера видео
кадр 0:
кадр 5:
