Exponenta Banner
exponenta event banner

configureDetectorMonoCamera

Сконфигурируйте объектный детектор для использования калиброванной монокулярной камеры

свернуть все на странице

Синтаксис

configuredDetector = configureDetectorMonoCamera(detector,sensor,objectSize)

Описание

пример

configuredDetector = configureDetectorMonoCamera(detector,sensor,objectSize) конфигурирует ACF (совокупные функции канала), Более быстрый R-CNN (области со сверточными нейронными сетями), Быстрый R-CNN или детектор объекта YOLO v2, чтобы обнаружить объекты известного размера на наземной плоскости. Задайте свой обученный объектный детектор, detector, настройку камеры для преобразования координат изображений к мировым координатам, sensor и области значений ширин объекта и длин, objectSize.

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

Сконфигурируйте детектор объекта ACF для использования с монокулярной камерой, смонтированной на автомобиле, оборудованном датчиком. Используйте этот детектор, чтобы обнаружить автомобили в кадрах видео, полученных камерой.

Загрузите объект acfObjectDetector, предварительно обученный обнаружить автомобили.

detector = vehicleDetectorACF;

Смоделируйте монокулярный датчик камеры путем создания объекта monoCamera. Этот объект содержит камеру intrinsics и местоположение камеры на автомобиле, оборудованном датчиком.

focalLength = [309.4362 344.2161];    % [fx fy]
principalPoint = [318.9034 257.5352]; % [cx cy]
imageSize = [480 640];                % [mrows ncols]
height = 2.1798;                      % height of camera above ground, in meters
pitch = 14;                           % pitch of camera, in degrees
intrinsics = cameraIntrinsics(focalLength,principalPoint,imageSize);

monCam = monoCamera(intrinsics,height,'Pitch',pitch);

Сконфигурируйте детектор для использования с камерой. Ограничьте ширину обнаруженных объектов к типичной области значений для ширин автомобиля: 1.5-2.5 метра. Сконфигурированный детектор является объектом acfObjectDetectorMonoCamera.

vehicleWidth = [1.5 2.5];
detectorMonoCam = configureDetectorMonoCamera(detector,monCam,vehicleWidth);

Загрузите видео, записанное от камеры, и создайте видео читателя и проигрыватель.

videoFile = fullfile(toolboxdir('driving'),'drivingdata','caltech_washington1.avi');
reader = vision.VideoFileReader(videoFile,'VideoOutputDataType','uint8');
videoPlayer = vision.VideoPlayer('Position',[29 597 643 386]);

Запустите детектор в цикле по видео. Аннотируйте видео ограничительными рамками для обнаружений и очков уверенности обнаружения.

cont = ~isDone(reader);
while cont
   I = reader();

   % Run the detector.
   [bboxes,scores] = detect(detectorMonoCam,I);
   if ~isempty(bboxes)
       I = insertObjectAnnotation(I, ...
                           'rectangle',bboxes, ...
                           scores, ...
                           'Color','g');
   end
   videoPlayer(I)
   % Exit the loop if the video player figure is closed.
   cont = ~isDone(reader) && isOpen(videoPlayer);
end

Входные параметры

свернуть все

Объектный детектор, чтобы сконфигурировать, заданный как один из этих объектных объектов детектора:

Обучите объектный детектор прежде, чем сконфигурировать их при помощи:

Настройка камеры, заданная как объект monoCamera. Объект содержит камеру intrinsics, местоположение, подачу, отклонение от курса, и размещение списка и мировые модули для параметров. Используйте intrinsics, чтобы преобразовать объектные точки в изображение к мировым координатам, которые можно затем сравнить со свойством WorldObjectSize для detector.

Область значений ширин объекта и длин в мировых модулях, заданных как [minWidth maxWidth] вектор или [minWidth maxWidth; minLength maxLength] вектор. Определение области значений объектных длин является дополнительным.

Выходные аргументы

свернуть все

Сконфигурированный объектный детектор, возвращенный как один из этих объектных объектов детектора:

Смотрите также

| | | | | | |

Введенный в R2017a

Документация Automated Driving Toolbox
Поддержка