Обнаружьте объекты в монокулярной камере с помощью детектора глубокого обучения Faster R-CNN
fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera объект содержит информацию о Faster R-CNN (области со сверточными нейронными сетями) детектор объектов, который сконфигурирован для использования с монокулярным датчиком камеры. Чтобы обнаружить объекты в изображении, которое было получено камерой, передайте детектор detect функция.
При использовании detect функция с fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera, использование CUDA® активированный NVIDIA® Графический процессор настоятельно рекомендован. Графический процессор значительно уменьшает время вычисления. Использование графического процессора требует Parallel Computing Toolbox™. Для получения информации о поддерживаемом вычислите возможности, смотрите Поддержку графического процессора Релизом (Parallel Computing Toolbox).
Создайте fasterRCNNObjectDetector объект путем вызова trainFasterRCNNObjectDetector функция с обучающими данными (требует Deep Learning Toolbox™).
detector = trainFasterRCNNObjectDetector(trainingData,...);
В качестве альтернативы создайте предварительно обученный детектор при помощи vehicleDetectorFasterRCNN функция.
Создайте monoCamera возразите, чтобы смоделировать монокулярный датчик камеры.
sensor = monoCamera(...);
Создайте fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera объект путем передачи детектора и датчика как входные параметры к configureDetectorMonoCamera функция. Сконфигурированный детектор наследовал значения свойств от исходного детектора.
configuredDetector = configureDetectorMonoCamera(detector,sensor,...);
detect | Обнаружьте объекты с помощью детектора объектов Faster R-CNN, сконфигурированного для монокулярной камеры |
Сконфигурируйте детектор объектов Faster R-CNN для использования с монокулярной камерой, смонтированной на автомобиле, оборудованном датчиком. Используйте этот детектор, чтобы обнаружить транспортные средства в изображении, полученном камерой.
Загрузите fasterRCNNObjectDetector объект, предварительно обученный обнаружить транспортные средства.
detector = vehicleDetectorFasterRCNN;
Смоделируйте монокулярный датчик камеры путем создания monoCamera объект. Этот объект содержит внутренние параметры камеры 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 транспортного средства: 1.5-2.5 метра. Сконфигурированным детектором является fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera объект.
vehicleWidth = [1.5 2.5]; detectorMonoCam = configureDetectorMonoCamera(detector,monCam,vehicleWidth);
Читайте в изображении, полученном камерой.
I = imread('carsinfront.png');
imshow(I)
Обнаружьте транспортные средства в изображении при помощи детектора. Аннотируйте изображение ограничительными рамками для обнаружений и оценок достоверности обнаружения.
[bboxes,scores] = detect(detectorMonoCam,I); I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores,'Color','g'); imshow(I)
