BackgroundSubtractorMOG를 기반으로 한 차량 계산

Question

저는 ATCS (Automatic Traffic Controller System)라는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 교통 신호등 앞 차량 량에 ​​따라 신호등 지속 시간을 수정합니다.

차량을 감지하기 위해 openCV 및 backgroundsubtractorMOG를 사용했지만 차량이 움직일 때 성공적으로 실행되지만 빨간색 신호가 켜지면 모든 차량을 계산할 수 없습니다. 물론 내 소프트웨어가 작동하지 않을 것입니다.

지금까지 나는이 시스템이 wheather, 광도 등 다양한 변형에서 작동하기 때문에 배경 탐색기가 가장 좋은 솔루션이라는 것을 알고 있습니다. 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 움직이는 물체가 전경 (CMIIW)으로 감지됩니다. 교통 신호등의 빨간 신호가 켜지고 운전자가 차량을 멈추게해야하기 때문에 이동 중이었던 차량은 어땠습니까? 전경 물체로 감지 될 수 있습니까?

그래서 가장 적합한 알고리즘을 묻고 싶습니다. 차량이 움직일 때 차량의 양을 계산하는 방법, 차량이 빨간색 신호 때문에 움직이지 않을 때 - 차량으로 계속 감지합니다.

감사합니다.

Answer 1

배경을 어떻게 업데이트합니까? 조명 조건 (구름, 낮, 밤, 황혼, 날씨)의 변화로 인해 통계는 유지할 수 없지만 정지 된 자동차의 존재는 여전히 배경의 모습을 알면 감지 할 수 있습니다. 차가 없으면 길. 이미지가 차를 통과하지 못하는 영역이있는 경우이를 사용하여 조명 상태가 변경되는지 이해할 수 있습니다.

차량의 시야각은 어느 것입니까? Viola Jones 감지기와 KLT 추적기를 결합하면 더 좋고 더 일반적인 결과를 얻을 수있는 가능성이 있습니다.

Answer 2

"차량"및 "버스"모델과 함께 잠복 SVM 감지기를 사용하여 차량을 감지 한 다음 얻은 경계 상자에 간단한 추적을 적용하는 것이 좋습니다.

잠재 SVM 검출기 : 배경 빼기 (당신이 말한대로) 당신을 위해 작동 http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/latent_svm.html

Answer 3

경우에, 나는 또 다른 배경 모델을 추가하려고합니다. 그런 다음 이전의 이미지 (모든 움직이는 물체에서 작동)와 한 번 (long term background model) 중지 된 차량을 모두 감지하고 조명 조건에 따라 몇 가지 단점이있을 수 있으므로 백그라운드 감산을 두 번 수행 할 수 있습니다.

해당 배경 모델을 만드는 경우 ViBe 또는 Gaussian-Mixture-Models을 볼 수 있습니다.

다른 방법은 Antonio가 이미 언급 한 것처럼 일부 추적 메커니즘을 소개하는 것입니다. 백그라운드 감산으로 차량을 감지하면 (움직이는 물체 만 이미지에 표시됨) 추적을 시작하면 움직이지 않기 때문에 다시 감지되지 않더라도 추적이 있음을 알 수 있습니다. "추적에 의한 추적"이 아닌 다른 추적 방법이 필요합니다. 필자는 칼만 필터 (Kalman Filter) 또는 입자 필터링 (Particle Filtering) 또는 어쩌면 평균 이동 (mean-shift) 추적을 권장합니다.

편집 : 종종 차량 감지에 사용되는 하나의 방법 배경 공제 기법과 유사하다 Local Binary Patterns (LBP)