行人跟蹤
關注創建者：explicit 創建時間：2023-10-10
行人跟蹤的視頻教程
1-17基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法
基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結果，判斷算法的跟蹤精確性，程序保證可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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行人跟蹤的實例教程
基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結果，判斷算法的跟蹤精確性，程序已調通，可直接運行，基于MATLAB平臺，可直接拍下。
基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結果，判斷算法的跟蹤精確性，程序已調通，可直接運行，基于MATLAB平臺，可直接拍下。
來源 |
CV技術指南
在琳瑯滿目的視覺應用中，對車輛、行人、飛行器等快速移動的物體進行實時跟蹤及分析，可以說是突破安防、自動駕駛、智慧城市等炙手可熱行業的利器。
但要實現又快又準的持續跟蹤，往往面臨被檢目標多、相互遮擋、圖像扭曲變形、背景雜亂、視角差異大、目標小且運動速度快等產業難題。
視頻引用公開數據集[1][2][3][4]
那如何快速實現高性能的目標跟蹤任務, 并在移動端實現部署上線呢？今天給大家介紹的不僅僅是單獨的智能視覺算法，而是一整套多功能多場景的跟蹤系統—PP-Tracking。
它融合了目標檢測、行人重識別、軌跡融合等核心能力，并針對性的優化和解決上述實際業務的痛點難點，提供行人車輛跟蹤、跨鏡頭跟蹤、多類別跟蹤、小目標跟蹤及流量計數等能力與產業應用，還支持可視化界面開發，讓你快速上手、迅速落地。
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項目鏈接
https://github.com/PaddlePaddle/paddledetection
下面讓小編來帶大家來快速領略下這套目標跟蹤系統的大致結構、優勢兩點等。
展開 行人檢測、行人跟蹤和行人檢索三項技術，在工業界已全面落地開花，其被廣泛應用于人工智能、車輛輔助駕駛系統、智能機器人、智能視頻監控、人體行為分析、智能交通等領域。而行人檢測是計算機視覺中一個重要但具有挑戰性的問題，特別是在以人為中心的任務中由于行人兼具剛性和柔性物體的特性，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態和視角等影響是計算機視覺領域中一個既具有研究價值、同時又極具挑戰性的熱門課題。下面工網小編和大家一起了解一下超聲波傳感器在行人檢測中的應用。
行人檢測技術是自動駕駛、機器人以及智能視頻監控等研究領域的核心技術。行人檢測通過圖像處理、計算機視覺相關算法以及機器學習等技術對道路行人進行識別和追蹤，在智能車輛、自動導航、運動分析等領域都有著廣泛的應用前景。傳統的行人檢測方法主要是對目標的形狀、大小、紋理等進行識別，這種方法在圖像噪聲較大或行人多姿勢變化等場景下性能不理想。
而行人檢測要解決的問題是找出圖像或視頻幀中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人臉檢測類似，這也是典型的目標檢測問題。針對行人檢測工采網推薦使用一款MaxBotix 行人檢測超聲波傳感器 - MB1010。
該傳感器MB1010是一款超低功耗、寬波束角和高靈敏度的超聲波傳感器,它可以通過脈寬輸出、模擬電壓輸出以及串口輸出得到可靠穩定的距離數據。并且測量周期短，可測距離長達6.45米。同時，它也是公司最受歡迎的室內超聲波傳感器，因為它是一款非常出色的低成本通用型傳感器。被廣泛應用于行人檢測、安全、運動檢測、可電池供電、自動導航、教育和愛好機器人學、避免碰撞等領域。
展開 由圖 4可見, 該算法在第200幀、260幀、320幀均能連續跟蹤, 跟蹤效果良好.
圖 4 跟蹤結果
3.3
無人機人流監控實驗
以某城市交通路口人流監控為例, 將本文算法應用于無人機, 利用其高空獨特視角, 對十字路口行人進行統計, 實時監測人流密度以及人流密度變化情況, 以配合地面警力巡查, 對各類警情及交通情況進行預警, 輔助警力調度, 實現對城市環境下的安全監控. 此類監管系統的關鍵是要具有良好的實時性, 因此降低網絡參數量, 提高實時性顯得十分重要.
本文以無人機數據集進行實驗, 選取第76、133和182幀, 如圖 5所示. 由圖 5可見, 本文算法可有效檢測和跟蹤大部分行人, 且實時性與之前檢測跟蹤實驗結果具有相同數量級, 但對于相互遮擋和全身信息不全的行人檢測跟蹤效果相對較差.
圖 5 無人機數據集跟蹤結果
4 結論
本文在YOLOv3和Deep-SORT算法的基礎上, 針對實時性問題, 使用輕量級網絡MobileNet代替原有網絡結構對檢測模型進行壓縮. 實驗結果表明, 盡管改進算法由于更淺的網絡結構和未使用殘差網絡等因素導致精度下降, 但實時性提高顯著, 實現了精度和速度間的折衷, 達到了快速有效跟蹤的目的.
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由圖 5可見, 本文算法可有效檢測和跟蹤大部分行人, 且實時性與之前檢測跟蹤實驗結果具有相同數量級, 但對于相互遮擋和全身信息不全的行人檢測跟蹤效果相對較差.
圖 5 無人機數據集跟蹤結果
4 結論
本文在YOLOv3和Deep-SORT算法的基礎上, 針對實時性問題, 使用輕量級網絡MobileNet代替原有網絡結構對檢測模型進行壓縮.
它融合了目標檢測、行人重識別、軌跡融合等核心能力，并針對性的優化和解決上述實際業務的痛點難點，提供行人車輛跟蹤、跨鏡頭跟蹤、多類別跟蹤、小目標跟蹤及流量計數等能力與產業應用，還支持可視化界面開發，讓你快速上手、迅速落地。
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問題二：感知-我的周圍是什么
無人駕駛車輛接收到攝像頭、激光雷達以及其他感知設備輸入的數據，通過這些數據可以獲取周圍的目標物的位置、尺寸、分類信息（車輛、行人等）和跟蹤信息（速度、加速度、角速度等），還有未知分類的障礙物、目標車的尾燈、護欄、紅綠燈、植被等都需要被感知到。所有這些信息都會輸出到到決策/規劃模塊使用。
智能監控通過對可疑行人的識別、跟蹤、以及更高層面的語義理解，自動分析并預警，提高效率的同時極大地減輕了人們的工作負擔。
２城市交通：
伴隨著現代城市巨大的車流量、人流量、遮擋建筑物等，城市交通場景的分析任務復雜且繁重。
行人檢測、行人跟蹤和行人檢索三項技術，在工業界已全面落地開花，其被廣泛應用于人工智能、車輛輔助駕駛系統、智能機器人、智能視頻監控、人體行為分析、智能交通等領域。而行人檢測是計算機視覺中一個重要但具有挑戰性的問題，特別是在以人為中心的任務中由于行人兼具剛性和柔性物體的特性，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態和視角等影響是計算機視覺領域中一個既具有研究價值、同時又極具挑戰性的熱門課題。
前言
根據個人理解，本文總結Re-ID技術的五大步驟：
1）數據采集，一般來源于監控攝像機的原始視頻數據；2）行人框生成，從視頻數據中，通過人工方式或者行人檢測或跟蹤方式將行人從圖中裁切出來，圖像中行人將會占據大部分面積；3）訓練數據標注，包含相機標簽和行人標簽等其他信息；4）重識別模型訓練，設計模型（主要指深度學習模型），讓它從訓練數據中盡可能挖掘“如何識別不同行人的隱藏特征表達模式
