Обнаружение объектов в монокулярной камере с помощью детектора глубокого обучения Faster R-CNN
The fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera объект содержит информацию о Faster R-CNN (областях со сверточными нейронными сетями) детектор объектов которая сконфигурирована для использования с монокулярным датчиком камеры. Чтобы обнаружить объекты в изображении, которое было захвачено камерой, передайте детектор в detect функция.
При использовании detect функция со fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera, использование CUDA® enabled NVIDIA® Настоятельно рекомендуется использовать графический процессор. Графический процессор значительно сокращает время расчетов. Для использования графический процессор требуется Parallel Computing Toolbox™. Для получения информации о поддерживаемых вычислительных возможностях смотрите Поддержку GPU by Release (Parallel Computing Toolbox).
Создайте fasterRCNNObjectDetector объект вызовом trainFasterRCNNObjectDetector функция с обучающими данными (требует Deep Learning Toolbox™).
detector = trainFasterRCNNObjectDetector(trainingData,...);
Кроме того, создайте предварительно обученный детектор с помощью vehicleDetectorFasterRCNN функция.
Создайте monoCamera объект для моделирования монокулярного датчика камеры.
sensor = monoCamera(...);
Создайте fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera объект путем передачи детектора и датчика в качестве входов в configureDetectorMonoCamera функция. Сконфигурированный детектор наследует значения свойств от исходного детектора.
configuredDetector = configureDetectorMonoCamera(detector,sensor,...);
detect | Обнаружение объектов с помощью детектора объектов Faster R-CNN, настроенного для монокулярной камеры |
Сконфигурируйте детектор объектов Faster R-CNN для использования с монокулярной камерой, установленной на автомобиль , оборудованный датчиком. Используйте этот детектор для обнаружения транспортных средств в пределах изображения, захваченного камерой.
Загрузка fasterRCNNObjectDetector объект предварительно обучен обнаружению транспортных средств.
detector = vehicleDetectorFasterRCNN;
Моделируйте монокулярный датчик камеры путем создания monoCamera объект. Этот объект содержит характеристики камеры и местоположение камеры на автомобиль , оборудованный 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 типичной областью значений для ширины транспортного средства: 1,5-2,5 метра. Сконфигурированный детектор является fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera объект.
vehicleWidth = [1.5 2.5]; detectorMonoCam = configureDetectorMonoCamera(detector,monCam,vehicleWidth);
Чтение на изображении, захваченном камерой.
I = imread('carsinfront.png');
imshow(I)
Обнаружение транспортных средств на изображении при помощи детектора. Аннотируйте изображение с ограничивающими рамками для обнаружений и оценок достоверности обнаружения.
[bboxes,scores] = detect(detectorMonoCam,I); I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores,'Color','g'); imshow(I)
