Настройка детектора объекта для использования калиброванной монокулярной камеры
configuredDetector = configureDetectorMonoCamera(detector,sensor,objectSize)
ACF (агрегированные характеристики канала)
Более быстрый R-CNN (области со сверточными нейронными сетями)
Быстрый R-CNN
YOLO v2 (вы смотрите только один раз v2)
SSD (однозарядный детектор),
обнаружение объектов известного размера на наземной плоскости. Укажите ваш обученный детектор объектов, detectorконфигурация камеры для преобразования координат изображения в координаты мира, sensorи диапазон ширины и длины объекта, objectSize.
Настройте детектор объектов ACF для использования с монокулярной камерой, установленной на транспортном средстве ego. Используйте этот детектор для обнаружения транспортных средств в видеокадрах, захваченных камерой.
Загрузить acfObjectDetector предварительно обученный для обнаружения транспортных средств объект.
detector = vehicleDetectorACF;
Моделирование датчика монокулярной камеры путем создания monoCamera объект. Этот объект содержит характеристики камеры и расположение камеры на эго-транспортном средстве.
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. Ограничить ширину обнаруженных объектов типовым диапазоном для ширины транспортного средства: 1,5-2,5 метра. Сконфигурированный детектор представляет собой acfObjectDetectorMonoCamera объект.
vehicleWidth = [1.5 2.5]; detectorMonoCam = configureDetectorMonoCamera(detector,monCam,vehicleWidth);
Загрузите видео, снятое с камеры, и создайте устройство чтения видео и проигрыватель.
videoFile = fullfile(toolboxdir('driving'),'drivingdata','caltech_washington1.avi'); reader = VideoReader(videoFile); videoPlayer = vision.VideoPlayer('Position',[29 597 643 386]);
Запустите детектор в цикле по видео. Аннотируйте видео ограничивающими прямоугольниками для обнаружений и показателей достоверности обнаружения.
cont = hasFrame(reader); while cont I = readFrame(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 = hasFrame(reader) && isOpen(videoPlayer); end release(videoPlayer);
acfObjectDetector | acfObjectDetectorMonoCamera | fasterRCNNObjectDetector | fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera | fastRCNNObjectDetector | fastRCNNObjectDetectorMonoCamera | monoCamera | ssdObjectDetectorMonoCamera | yolov2ObjectDetectorMonoCamera