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opencv - 在拥挤区域进行强大的人体检测和跟踪

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 17:43:12 25 4
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我正在开发一个应用程序,我需要在拥挤的室内区域(如商场)中检测和跟踪人员。现在我正在使用 OpenCV 背景减法类 (MOG2) 来检测 Blob ,并使用卡尔曼滤波器和匈牙利算法进行跟踪(基于 this video)。

我遇到的问题是:

  • 当两个人靠近时, Blob 合并在一起
  • 未检测到人员的某些部分,从而导致对人员的错误检测和多次检测
  • 背景减法本身会导致过多的错误检测。

  • 我想知道您提出的改进建议以及解决这些问题的任何解决方案?是否有其他检测人类的方法?我没有使用 HOG,因为除非人的整个 body 都在框架中,否则我没有得到检测,并且它也会导致错误检测。

    提前致谢!

    顺便说一句,我正在使用 OpenCV 3.1,C++

    编辑:

    这就是我所说的使用 HOG 进行错误检测的意思:

    enter image description here

    Person not detected when only half is body is present in the frame

    enter image description here

    最佳答案

    看看 Rodrigo Benenson 所做的工作。

    How Far are We from Solving Pedestrian Detection?

    Ten Years of pedestrian detection

    这是行人检测的一个非常好的起点,可以了解过去十年中使用的不同方法。

    关于opencv - 在拥挤区域进行强大的人体检测和跟踪,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41377787/

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