ディープラーニングで映像から速度を正確に算出するのに苦労した - Qiita
サマリー ここではディープラーニングを応用した映像解析による交通量調査システムに車両の速度算出機能を実装した時に苦労した話を書いてます。「GPUがないなら、Teslaを買えばいいのよ？」という内容は以下の通りです。 ・そもそもディープラーニングに何ができるか？(省略可) ・速度＝距離÷時間。距離の設定はどうする？ ・ラインを2本引いて通過時間を取る？ ・速度算出のための要件の整理 ・ラインの設定例 ・速度算出の課題 ・車間距離への応用 トップ画像とサンプルムービーについて トップ画像は以下のサンプルムービーのスクリーンショットです。VOLO V3で車両を物体検知して、トラッキングしてIDを割り振ってます。検出された車両は種類ごとに白(普通車)とか赤(トラック)とか青(バス)の枠がついて、その車両がピンクのライン2本を通過すると、速度が黄文字で表示されます。枠上左端の数字はID(ユニーク)で
Person Re-Identification 複数カメラで人物の追跡をしてみました | DevelopersIO
複数カメラで人物の追跡ができると、ちょっとPerson Re-Identificationの威力を感じます。 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 人物や、顔の画像から特徴を出力し、その類似性で人物の追跡が可能です。 下記は、それぞれ、人物の画像と顔の画像で試してみたのです。 今回は、複数のカメラから撮影された映像で人物の追跡を試してみました。 最初に試してみた様子です。 動画は、EPFLのComputer Vision LaboratoryにあるMulti-camera pedestrians videoから利用させて頂きました。 2 モデル 仕組みとしては、下記の２つのモデルが使用されています。 人物検出モデル person-detection-retail-0013 個人識別モデル person-reidentification-retail-0270 モデル及び、その適
Person Re-Identificationで人物を追跡してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 機械学習で画像から人物を検出する事が可能ですが、検出された人物が、フレーム間で一致できれば、追跡やカウントも可能なります。 OpenVINO™ toolkitの紹介ビデオでは、ショッピングモールで、人物の追跡を行うデモが公開されています。 Pedestrian Tracking Demo | OpenVINO™ toolkit | Ep. 23 | Intel Software 今回は、上記（C++）を参考にさせて頂いて、Pythonで人物の追跡をやってみました。 最初に動作確認している様子です。まだまだですが・・・ 動画は、Pixels Videosを利用させて頂きました。 2 しくみ 人物の追跡は、２つのモデルを組み合わせることで動作しています。 人物検出モデル 個人識別モデル 人物検出モデルで、人を検出しその部分を切り出します。 続い
Computational Ethology：バイオインフォマティクスと動物行動学の融合 : ライフサイエンス 領域融合レビュー
2015年2月20日 福永津嵩・岩崎 渉 （東京大学大学院理学系研究科生物科学専攻 生物化学講座バイオインフォマティクス研究室） email：福永津嵩，岩崎 渉 領域融合レビュー, 4, e003 (2015) DOI: 10.7875/leading.author.4.e003 Tsukasa Fukunaga & Wataru Iwasaki: Computational ethology: integration of bioinformatics and ethology. 要 約 動物行動学は，動物が示す行動を総合的に理解することをめざす学問分野である．その新たな周辺領域として，いま，動物の行動に関するデータを大規模かつ高解像度に取得し，情報科学的な手法を活用して行動の特徴や群れの社会構造などにせまる“computational ethology”が現われつつある．このレビューで
MOT Challenge
Welcome to MOTChallenge: The Multiple Object Tracking Benchmark! In the recent past, the computer vision community has relied on several centralized benchmarks for performance evaluation of numerous tasks including object detection, pedestrian detection, 3D reconstruction, optical flow, single-object short-term tracking, and stereo estimation. Despite potential pitfalls of such benchmarks, they ha
OpenCV Tracking API について - IrohaLog
この記事はOpenCV Advent Calendar 2015の21日目の記事です。 fps計測の環境が異なったため、再実験して修正しました。(2015.12.22) 再実験してKCFのオリジナルコードを追加しました。(2015.12.26) 概要 OpenCV Tracking APIの導入方法、使い方、パフォーマンス評価のまとめ OpenCV Tracking APIに入っている追跡アルゴリズムのうち、KCF*1はstate-of-the-artと言えるアルゴリズムで、速度・精度共に高パフォーマンスなので有用そう はじめに OpenCV 3.0 になって、opencv_contribというリポジトリが追加された。 Tracking APIはその中に入っているモジュールの1つ。物体追跡を行うモジュールで、Trackerという共通インタフェースを経由して様々な物体追跡アルゴリズムを使うこ
USC Iris Computer Vision Lab – USC Institute of Robotics and Intelligent Systems
Lab Introduction IRIS computer vision lab is a unit of USC’s School of Engineering. It was founded in 1986 and has been a major center of government- and industry-sponsored research in computer vision and machine learning. The lab has been active in a number of research topics including object detection and recognition, face identification, 3-D modeling from a sequence of images, activity recognit
CVPR2015読み会 "Joint Tracking and Segmentation of Multiple Targets"
第30回（前編） コンピュータビジョン勉強会＠関東 http://kantocv.connpass.com/event/16586/ CVPR2015読み会発表資料 "Joint Tracking and Segmentation of Multiple Targets"Read less
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Beyond Intra-modality Discrepancy: A Survey of Heterogeneous Person Re-identification
idTracker
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TLD Vision
[1603.00831] MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking
MOTChallenge 2015: Towards a Benchmark for Multi-Target Tracking
OpenCV: Tracking API
Tracklet Association with Online Target-Specific Metric Learning
Inferring transient particle transport dynamics in live cells - Nature Methods
Simultaneous Clustering and Tracklet Linking for Multi-face Tracking in Videos
idTracker: tracking individuals in a group by automatic identification of unmarked animals - Nature Methods
Automatic fish segmentation via double local thresholding for trawl-based underwater camera systems