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Tracking e stima del movimento

Flusso ottico, riconoscimento dell'attività, stima del movimento, reidentificazione degli oggetti e tracking

La stima del movimento e il tracking sono attività chiave in molte applicazioni di visione artificiale, quali il riconoscimento dell'attività, il monitoraggio del traffico, la sicurezza automobilistica e la sorveglianza.

Computer Vision Toolbox™ fornisce algoritmi di tracking del video, come lo spostamento medio adattativo continuo (CAMShift) e il Kanade-Lucas-Tomasi (KLT). È possibile utilizzare questi algoritmi per il tracking di un singolo oggetto o come blocchi costitutivi di un sistema di tracking più complesso. La toolbox fornisce inoltre un framework per il tracking di oggetti multipli che include un filtro Kalman e l'utilizzo dell'algoritmo ungherese per assegnare i rilevamenti di oggetti alle tracce.

La stima del movimento è il processo di determinazione del movimento dei blocchi tra fotogrammi video adiacenti. Questa toolbox include algoritmi di stima del movimento, come il flusso ottico, la corrispondenza dei blocchi, e la corrispondenza dei template. Questi algoritmi creano vettori di movimento che possono riguardare l'intera immagine, blocchi, patch arbitrarie o singoli pixel. Per la corrispondenza dei blocchi e dei template, le metriche di valutazione per trovare la migliore corrispondenza includono l'errore quadratico medio (MSE), la deviazione assoluta media (MAD), la differenza assoluta massima (MaxAD), la somma delle differenze assolute (SAD) e la somma delle differenze quadratiche (SSD).

Funzioni

espandi tutto

Caricamento, salvataggio e visualizzazione del video

`vision.BinaryFileReader`	Read video data from binary files
`vision.BinaryFileWriter`	Write binary video data to files
`vision.DeployableVideoPlayer`	Display video
`vision.VideoPlayer`	Play video or display image
`vision.VideoFileWriter`	Write video frames and audio samples to video file
`VideoReader`	Create object to read video files

Tracking dell'oggetto

`assignDetectionsToTracks`	Assign detections to tracks for multiobject tracking
`bbox2points`	Convert rectangle to corner points list
`configureKalmanFilter`	Create Kalman filter for object tracking
`vision.KalmanFilter`	Correction of measurement, state, and state estimation error covariance
`vision.HistogramBasedTracker`	Histogram-based object tracking
`vision.PointTracker`	Track points in video using Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm
`vision.BlockMatcher`	Estimate motion between images or video frames
`vision.TemplateMatcher`	Locate template in image

Reidentificazione dell'oggetto

`reidentificationNetwork`	Re-identification deep learning network for re-identifying and tracking objects (Da R2024a)
`extractReidentificationFeatures`	Extract object re-identification (ReID) features from image (Da R2024a)
`trainReidentificationNetwork`	Train re-identification (ReID) deep learning network (Da R2024a)
`evaluateReidentificationNetwork`	Evaluate re-identification network using cumulative matching characteristic (CMC) and mean average precision (mAP) metrics (Da R2024a)
`reidentificationMetrics`	Re-identification (ReID) quality metrics (Da R2024a)

Stima del movimento

`opticalFlow`	Object for storing optical flow matrices
`opticalFlowFarneback`	Object for estimating optical flow using Farneback method
`opticalFlowHS`	Object for estimating optical flow using Horn-Schunck method
`opticalFlowLK`	Object for estimating optical flow using Lucas-Kanade method
`opticalFlowLKDoG`	Object for estimating optical flow using Lucas-Kanade derivative of Gaussian method
`vision.BlockMatcher`	Estimate motion between images or video frames
`vision.TemplateMatcher`	Locate template in image

Visualizzazione e display

`insertMarker`	Insert markers in image or video
`insertShape`	Insert shapes in image or video
`insertObjectAnnotation`	Annotate truecolor or grayscale image or video
`insertText`	Insert text in image or video
`imshow`	Display image
`imshowpair`	Compare differences between images

Argomenti

Multiple Object Tracking
Locate a moving object or multiple objects over time in a video stream.

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