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博文
智慧交通day04-特定目标车辆追踪03:siamese在目标跟踪中的应用-SiamRPN(2017)
Siam-RPN提出了一种基于RPN的孪生网络结构,由孪生子网络和RPN网络组成,前者用来提取特征,后者用来产生候选区域。其中,RPN子网络由两个分支组成,一个是用来区分目标和背景的分类分支,另外一个是微调候选区域的回归分支,使整个网络实现了端到端的训练。
# 数据挖掘
# 计算机视觉
# 智慧交通
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博文
智慧交通day04-特定目标车辆追踪03:siamese在目标跟踪中的应用-SiamFC(2016)
SiamFC采用了全卷积式的Siamese网络实现目标跟踪,其网络结构如下图所示,具有两个权值共享的分支。其中,z为127×127的模板图像相当于要追踪的目标,x为255×255的搜索图像,我们要完成的就是在x中找到z的位置。
# 图像搜索
# 机器学习/深度学习
# Web App开发
# BI
# 计算机视觉
# 智慧交通
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博文
智慧交通day04-特定目标车辆追踪02:Siamese网络+单样本学习
Siamese network就是“连体的神经网络”,神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的,如下图所示。共享权值意味着两边的网络权重矩阵一模一样,甚至可以是同一个网络。
# 机器学习/深度学习
# 算法
# 智慧交通
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博文
智慧交通day04-特定目标车辆追踪01:总览概述
通过对目标外观模型进行建模, 然后在之后的帧中找到目标. 例如, 区域匹配、特征点跟踪、基于主动轮廓的跟踪算法、光流法等. 最常用的是特征匹配法, 首先提取目标特征, 然后在后续的帧中找到最相似的特征进行目标定位, 常用的特征有: SIFT特征、SURF特征、Harris角点等.
# 机器学习/深度学习
# 编解码
# 监控
# 算法
# 人机交互
# 数据处理
# 计算机视觉
# 智慧交通
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博文
智慧交通day03-车道线检测实现09:车道线检测代码汇总(Python3.8)
智慧交通day03-车道线检测实现09:车道线检测代码汇总(Python3.8)
# 智慧交通
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博文
智慧交通day03-车道线检测实现08: 在离线视频(非实时)中检测车道线+代码实现
在前面几节中一步步完成摄像机标定、图像畸变校正、透视变换、提取车道线、检测车道线、计算曲率和偏离距离后,在图像上实现了复杂环境下的车道线检测算法。现在我们将视频转化为图片,然后一帧帧地对视频数据进行处理
# 算法
# 智慧交通
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博文
智慧交通day03-车道线检测实现07:车道曲率和中心点偏离距离计算+代码实现
曲线的曲率就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率,通过微分来定义,表明曲线偏离直线的程度。数学上表明曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大,表示曲线的弯曲程度越大。曲率的倒数就是曲率半径。
# 智慧交通
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博文
智慧交通day03-车道线检测实现06:车道线定位及拟合+代码实现
我们根据前面检测出的车道线信息,利用直方图和滑动窗口的方法,精确定位车道线,并进行拟合。
# 智慧交通
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博文
智慧交通day03-车道线检测实现05:透视变换+代码实现
为了方便后续的直方图滑窗对车道线进行准确的定位,我们在这里利用透视变换将图像转换成俯视图,也可将俯视图恢复成原有的图像
# 智慧交通
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博文
智慧交通day03-车道线检测实现04:车道线提取原理+代码实现+效果图
在车道线检测中,我们使用的是HSL颜色空间,其中H表示色相,即颜色,S表示饱和度,即颜色的纯度,L表示颜色的明亮程度。
# 算法
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# 计算机视觉
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