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[人工智能]小而快目标的跟踪:学习记录 |
原因:Detection, Tracking and ID · Issue #367 · Smorodov/Multitarget-tracker · GitHub 看到了仓库更新了issue,其中有一个小、快目标的跟踪。学习一下作者的思路和效果,记录如下: 一、效果目标大小:3~4pixel, 相机静止;鸟类或者苍蝇。 快速小目标的跟踪 1.1 检测算法:CNT算法设置:使用的CNT 一些注意事项:
? 使用的是opencv的CNT背景提取算法 :介绍参考:Background Segment CNT - mysticalwing - 博客园 ? 2.2 跟踪滤波:kalman速度约束>30pixel?这个前提是:分配算法是OK的。kalman速度适应上了。 ??Multitarget-tracker/trajectory.h at master · Smorodov/Multitarget-tracker · GitHub? 最小二乘法:根据轨迹,计算一个crammers 3*3的线性系统的crammers rule,如果mean>std,就把这个轨迹输出。 用最小二乘去估计出6个参数,从轨迹点中估计出6个参数,posx, vx, ax, posy, vy, ay。之前是估计速度v,所以是计算s与t的一个线性投影(最小二乘)。是两个变量之间的关系。 这里按照作者的意思是一个3*3的线性系统的crammer rule 法则。估计出的,就是一个参考值。 然后轨迹 - 参考值的偏差的均值和方差。如果均值在一个sigma的方差之外,那么就输出这个轨迹。 ? ? ? |
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