Bir süredir bir proje üzerinde çalışıyorum, İHA'lardan yakalanan videodaki araçları tespit etmek ve izlemek için, şu anda araç ve arka plan görüntülerinden çıkarılan yerel özelliklerin özelliklerin sunumu üzerine eğitilmiş bir SVM kullanıyorum. Daha sonra izlemek istediğim görüntülerdeki araçları denemek ve yerelleştirmek için kayan bir pencere algılama yaklaşımı kullanıyorum. Sorun şu ki, bu yaklaşım yavaşlamak için çok uzak ve dedektörüm istediğim kadar güvenilir değil, bu yüzden birkaç yanlış pozitif alıyorum.
Bu nedenle, sınıflandırıcımı uygulamadan önce arama alanını azaltmak için yaklaşık konumu bulmak için arabaları arka plandan segmentlere ayırmayı denemeyi düşünüyordum, ancak bunun nasıl yapılacağından emin değilim ve birinin yardım edebileceğini umuyordum?
Buna ek olarak, kareyi akış modeline göre segmentlere ayırmak için optik akışı kullanarak katmanlarla hareket bölümleme hakkında okuyordum, bu yöntemle ilgili herhangi bir deneyiminiz var mı, eğer öyleyse bu yöntemin uygulanabilir olup olmayacağını düşünmek için bazı girdiler sunabilir misiniz? benim sorunum.
GÜNCELLEME : Bu soruyu yığın taşması üzerine de gönderdim ve mükemmel bir cevabım vardı , bu fikri zaten uyguladım ve şaşırtıcı bir şekilde çalışıyor ve şimdi bu tekniğe ek olarak optik akışı kullanarak araştırıyorum.
Aşağıda örnek bir videodan iki kare var
çerçeve 0:
çerçeve 5:
