एक छवि में vechicles की गिनती


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मैं एक छवि में कारों की सफलतापूर्वक गिनती के लिए एक एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने ट्रैफ़िक इमेज में कई-व्हीकल निष्कर्षों की उपस्थिति में वाहन गणना के लिए एक विधि को लागू करने की कोशिश की है

यह विभिन्न छवियों के एक सेट से पृष्ठभूमि का अनुमान लगाता है। मैंने इस उद्देश्य के लिए कई अन्य तकनीकों पर ध्यान दिया है और इन सभी को एक तरह से या दूसरे का उपयोग छवियों के एक सेट से पृष्ठभूमि के आकलन के लिए किया गया है या वीडियो की आवश्यकता है। मेरे पास एक इनपुट, ट्रैफ़िक इमेज के रूप में है जहाँ पृष्ठभूमि (संभवतः अधिकांश कागजों में सड़क) शायद ही दिखाई देती है। इसके अलावा, चित्र विभिन्न क्षेत्रों से हैं, इसलिए उनके पास सामान्य पृष्ठभूमि भी नहीं है। मुझे उस मामले में कैसे आगे बढ़ना चाहिए?

मैं सोच रहा हूं कि अगर किसी तरह मैं वाहनों (कार) की संरचना का मिलान कर सकता हूं तो शायद उनका मिलान किया जा सकता है। लेकिन मुझे नहीं पता कि यह संभव है और यदि यह है कि कैसे आगे बढ़ना है क्योंकि छवि में एक से अधिक वाहन शामिल हैं।

किसी भी संकेत या यहां तक ​​कि शोध पत्रों का भी स्वागत है।

एक नमूना छवि इस प्रकार है: ट्रैफ़िक सैंपल इमेज

ट्रैफ़िक सैंपल इमेज 2


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क्या आप एक या दो प्रतिनिधि उदाहरण चित्र पोस्ट कर सकते हैं?
१२:१३

यदि आप मैं थे तो मैं खाका मिलान पर
गौर करूंगा

@bjoernz I ने नमूना चित्र जोड़ा है।
क्रेमर

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यह कठिन है। क्या आप हमेशा सामने से कारों को देखते हैं? शायद विंडशील्ड / छत संयोजन के साथ कुछ किया जा सकता है ... गिनती कितनी सटीक होनी चाहिए? कितनी छवियों को संसाधित करने की आवश्यकता है? शायद मैनुअल लेबलिंग एक विकल्प है mturk.com/mturk :)
bjoernz

@bernernz मैं mturk ;-) पर निर्भर नहीं हो सकता। मुझे लगता है कि मैं नहीं चाहता कि यह बहुत सटीक हो। शुरुआत में केवल कुछ ही काउंट करते थे। मुझे लगता है कि SIFT / SURF मदद कर सकता है। मैं कई कार डेटा सेट से क्लासिफायर ट्रेन कर सकता हूं (उनमें से अधिकांश में 1 कार / छवि है)। लेकिन मुझे नहीं पता कि यह एक छवि में कई कारों का पता लगाने में सक्षम होगा (इस तरह से कम जटिल हो सकता है लेकिन अभी भी एक से अधिक आंशिक रूप से ढके हुए वाहन हैं)
krammer

जवाबों:


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जैसा कि बताया गया है कि वस्तु की गिनती की समस्या बहुत चुनौतीपूर्ण है। कुछ सामान्य तरीकों का एक अच्छा खाता http://www.robots.ox.ac.uk/~vilem/NIPS2010.pdf में दिया गया है ।

प्रशिक्षण छवियों पर एक SIFT सुविधा डेटाबेस बनाना नीचे जाने के लिए प्राकृतिक मार्ग प्रतीत होगा। कुछ छवि विभाजन के साथ संयोजन में जाने का रास्ता हो सकता है।

HOG http://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/05/09/hog-person-detector-tutorial/ को देखने के लिए एक और रास्ता हो सकता है , जो कि एक फीचर डिटेक्शन एल्गोरिथम है, जिसे कारों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

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