Voetgangeropsporing
 | Hierdie artikel is 'n weesbladsy. Dit is nie geskakel of in ander bladsye ingesluit nie. Help Wikipedia deur na moontlike teks te soek en 'n skakel hierheen te plaas. |
Voetgangeropsporing is 'n nodige en belangrike taak in enige intelligente videospeurstelsel, aangesien dit die basiese inligting bied vir semantiese begrip van die video-opnames. Dit het 'n duidelike uitbreiding op motortoepassings weens die potensiaal om veiligheidstelsels te verbeter. Meeste motorvervaardigers (bv Volvo, Ford, GM, Nissan) bied dit sedert 2017 as 'n opsionele opsie in hulle nuwe sedans aan.
Uitdagings[wysig | wysig bron]
- Verskillende kledingvoorkomste
- Verskillende moontlike artikulasies
- Die teenwoordigheid van okklusiewe bykomstighede
- Gereelde okklusie tussen voetgangers
Bestaande benaderings[wysig | wysig bron]
Ten spyte van die uitdagings, is die opsporing van voetgangers die afgelope jare steeds 'n aktiewe navorsingsgebied vir rekenaarvisie. Talle benaderings is voorgestel:
- Holistiese opsporing
- Opsporing met behulp van verskeie kameras
- Gedeeltelike opsporing
- Laslappie-gebaseerde opsporing
Bewegingsgebaseerde opsporing[wysig | wysig bron]
As die toestande dit toelaat (vaste kamera, stilstaande beligtingstoestande, ens.), Kan agtergrondaftrekking help om voetgangers op te spoor. Agtergrondaftrekking klassifiseer die pixels van videostrome as agtergrond, waar geen beweging opgespoor word nie, of op die voorgrond, waar beweging opgespoor word. Hierdie prosedure beklemtoon die silhoeëtte (die gekoppelde komponente op die voorgrond) van elke bewegende element in die toneel, insluitend mense. 'n Algoritme is ontwikkel,[1][2] aan die Universiteit van Luik, om die vorm van hierdie silhoeëtte te ontleed om die mense op te spoor. Aangesien die metodes wat die silhoeët as 'n geheel beskou en 'n enkele klassifikasie uitvoer, oor die algemeen baie sensitief is vir vormdefekte, is 'n gedeeltelike metode wat die silhoeëtte in 'n stel kleiner streke verdeel, voorgestel om die invloed van gebreke te verminder. In teenstelling met ander deels gebaseerde benaderings, het hierdie streke geen anatomiese betekenis nie. Hierdie algoritme is uitgebrei tot die opsporing van mense in 3D-videostrome.[3]
Verwysings[wysig | wysig bron]
- ↑ O. Barnich, S. Jodogne, and M. Van Droogenbroeck. "Robust analysis of silhouettes by morphological size distributions" Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems(ACIVS), pages 734–745, 2006
- ↑ S. Piérard, A. Lejeune, and M. Van Droogenbroeck. "A probabilistic pixel-based approach to detect humans in video streams" IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP), pages 921–924, 2011
- ↑ S. Piérard, A. Lejeune, and M. Van Droogenbroeck. "3D information is valuable for the detection of humans in video streams" Proceedings of 3D Stereo MEDIA, pages 1–4, 2010
Eksterne skakels[wysig | wysig bron]
- Kode vir POM - Voetgangeropsporing vanaf verskeie kameras met behulp van waarskynlike besettingskaart
- Voetganger-opsporingstelsel vir swaar toerusting Geargiveer 16 Mei 2018 op Wayback Machine - Voorbeeld van opsporingstelsel vir voetgangers
- Blaxtair-opsporingstelsel vir voetgangers vir mobiele aanleg