Haqiqiy vaqtda ob'ektni aniqlash Mavhum

4.4[a] rang aniqlangan va 4[b] ob'ekt hisoblanadi. Yalang'och ko'zlarga qaraganda, bu ikki rang juda o'xshash

4-Rasm: Rangni Aniqlash.
5.3
Ob'ektni Moslashtirish
Birinchi biz kNN ishlatiladigan yaxshi masofa ta'rifi oldi. Biz bir qator masofa ikki ta'riflar amalga sinovdan
400 k bilan avtomobillar sinov tasvirlar=10 kNN yilda. Bu erda ishlatiladigan xususiyatlar RGB xususiyatlari
va cho'chqa xususiyatlari edi. Natijalar jadvalda keltirilgan
5.3. Evklid masofasi yaxshiroq natija berishini ko'rishimiz mumkin, keyin keyingi tajribalarda Evklid masofasidan foydalandik. Keyin biz turli xil xususiyatlar kombinatsiyasini sinab ko'rdik. Biz kombinatsiyalarni 1000
ta avtomobil tasvirida sinab ko'rdik. Natijalar jadvalda keltirilgan
5.3. To'liq ulangan qatlam cho'chqa xususiyatlaridan yaxshiroq ekanligini ko'rishimiz mumkin. Bundan tashqari, biz rangni qo'shimcha xususiyat sifatida ishlatish
mos keladigan doirani kamaytiradi va ish vaqtini va mos keladigan aniqlikni yaxshilaydi.
Mos keladigan natijaga misol keltirilgan
5. Shuningdek, afishada sessiyada biz videoda avtomobilni aniqlagandan so'ng uni ma'lumotlar bazamizda bitta mashina bilan muvaffaqiyatli moslashtirishimiz mumkinligini ko'rsatdik (demoimizda RAV 4
). Va keyin tegishli model va rangni o'rganib chiqdi car.com.


Masofa Ta'rifi Aniqlik
Evklid 70.5%
Kosinus 66.3%
Jadval 2: masofaning turli xil ta'riflarining aniqligi
Haqiqiy vaqtda bir nechta ob'ektni kuzatish
Kuzatish real hayotda ishlatiladigan ko'p hollarda qo'llaniladi.

Tasavvur qiling, ofisni boshqarish uchun javobgarsiz va xodimlar bundan qanday foydalanayotganini tushunishni xohlaysizmi: ular odatda bino davomida kun davomida qanday harakat qilishadi, sizda yig'ilish xonalari bormi, kam va ortiqcha joylar mavjudmi. Bundan tashqari, siz xodimlarning ijtimoiy masofadan uzoqlashishini tekshirishingiz mumkin. Barcha vazifalar uchun siz odamlarni aniqlashingiz va kuzatishingiz va ularning bo'sh joyni qanday ishlashini tahlil qilishingiz kerak bo'ladi.

Boshqa bir usecase - bu chakana savdo maydonchalarini boshqarish: sizning oziq-ovqat do'konida odamlarning xarid qilish usulini optimallashtirish uchun siz har bir tashrif buyuruvchi uchun trekni qurish va ularni tahlil qilishni xohlashingiz mumkin. Shuningdek, nima uchun turli xil kosmik maketlar savdo hajmining o'zgarishiga olib kelishini tahlil qilishingiz mumkin: masalan, javonlar ko'chirilsa, do'konning ba'zi joylari asosiy yo'ldan chiqib ketganligi sababli kamroq tashrif buyurishi mumkin.
Videokuzatuv va xavfsizlikda taqiqlangan hududlarga ruxsatsiz odamlar yoki transport vositalari tashrif buyuradimi yoki yo'qligini tushunishni xohlaysiz. Masalan, siz ma'lum joylarda yoki yo'nalishlarda yurishni yoki binoda yugurishni taqiqlashingiz mumkin. Ushbu saytlar qurilish maydonchalari kabi ob'ektlarda keng qo'llaniladi.
Ko'p ob'ektlarni kuzatish uchun yondashuv

Hozircha, faqat odamlarni kuzatib borish va hisoblashga e'tibor qaratsak - lekin xuddi shu metodlarni boshqa turli xil narsalarga ham qo'llash mumkin. Ko'p ob'ektli kuzatishni hal qilishning keng tarqalgan usuli bu paradigma yordamida kuzatishni qo'llashdir. Buni tushunish uchun yana ikkita Computer Vision algoritmlari bilan tanishishimiz kerak bo'ladi: ob'ektni aniqlash va odamni qayta identifikatsiya qilish .