Conteggio delle vechicles in un'immagine

Ho cercato di implementare un algoritmo per contare con successo le auto in un'immagine. Ho provato ad implementare un metodo per il conteggio dei veicoli in presenza di occlusioni di più veicoli nelle immagini di traffico

Stima lo sfondo da una serie di varie immagini. Ho esaminato varie altre tecniche per questo scopo e tutte queste in un modo o nell'altro usano la stima dello sfondo da una serie di immagini o richiedono un video. Ho come input immagini del traffico in cui lo sfondo (probabilmente la strada nella maggior parte dei giornali) è appena visibile. Inoltre, le immagini provengono da aree diverse, quindi non hanno sfondi comuni. Come devo procedere in quel caso?

Sto pensando che se in qualche modo posso abbinare la struttura dei veicoli (auto), allora probabilmente possono essere abbinati. Ma non so se questo è fattibile e se è come procedere poiché l'immagine contiene anche più veicoli occlusi.

Sono anche benvenuti suggerimenti o documenti di ricerca.

Un'immagine di esempio è la seguente: Immagine di esempio del traffico

Immagine di esempio del traffico 2

— Krammer
fonte

Puoi pubblicare una o due immagini di esempio rappresentative?

— bjoernz,

Vorrei esaminare la corrispondenza dei modelli se fossi in te

— Olivier_s_j

@bjoernz Ho aggiunto l'immagine di esempio.

— Krammer,

Questo è difficile. Vedi sempre le macchine di fronte? Forse si può fare qualcosa con la combinazione parabrezza / tetto ... Quanto deve essere preciso il conteggio? Quante immagini devono essere elaborate? Forse l'etichettatura manuale è un'opzione mturk.com/mturk :)

— bjoernz,

@bjoernz Non posso dipendere da un mturk ;-). Penso che non voglio che sia molto preciso. Inizialmente bastano pochi conteggi. Penso che SIFT / SURF potrebbero aiutare. Posso addestrare il classificatore da più set di dati di auto (la maggior parte di loro ha 1 auto / immagine). Ma non so se sarebbe in grado di rilevare più auto in un'immagine (potrebbe essere molto meno complessa di questa ma avendo ancora più di un veicolo parzialmente occluso)

— Krammer

Come accennato, il problema del conteggio degli oggetti è molto impegnativo. Un buon resoconto di alcuni approcci comuni è riportato in http://www.robots.ox.ac.uk/~vilem/NIPS2010.pdf .

La creazione di un database di funzionalità SIFT sulle immagini di allenamento sembrerebbe essere il percorso naturale da percorrere. Che in combinazione con alcune segmentazioni di immagini potrebbe essere la strada da percorrere.

Un altro percorso potrebbe essere quello di guardare HOG http://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/05/05/hog-person-detector-tutorial/ , che è allo stesso modo un algoritmo di rilevamento delle caratteristiche, potrebbe essere adattato per le auto.

— user1531177
fonte