目标识别和目标跟踪有什么区别?
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2021-01-28 03:02 更新 🍊小桔子 •  1542
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在计算机视觉中,目标检测是在图像或视频(只是图像序列)中扫描和搜索目标。

请看下面这张图像:

如果我们要从图像中检测汽车,这被称为目标检测。

目标跟踪就像你在监视某人并跟踪他。比如,在动态gif或视频中,我们想要跟踪一个对象是如何移动的,它去哪里,或它的速度。

有两种方法可以“跟踪”一个对象。

首先是跟踪是一系列的检测。假设在一个路段交通的视频中,我想跟踪一辆车或一个人,拍摄了视频的不同快照(通过暂停视频在不同时间拍摄图像),并检测我的目标。

然后,通过检查我的对象在视频的不同帧中是如何移动的来跟踪它,比如计算它的速度,因为我知道它在两帧中位移了多少,它们之间的时间间隔是多少。由于我们对视频快照的所有像素进行多次处理,这类算法属于密集跟踪方法。

第一种方法更像是作弊,因为我们并不是在“跟踪”它,而是在不同的时间点“检测”它。改进的方法是“动态检测”。

考虑同样的场景,你想在路上跟踪一辆汽车,首先检查它在某个时间t的位置,然后尝试估计它在其他时间的位置,比如在t+5的时候,之后,我们再试着估计汽车的轨迹。使用我们的估计和t+5时汽车的实际图像,再结合不同的算法来跟踪它,直到我们处理的像素接近我们估计的目标区域,这就是稀疏跟踪方法。与其他方法相比,它更快(处理更少的像素)。

使用动态检测后,我们将估计值和常识应用到跟踪中,得到了一个更平滑的关于物体移动的曲线。

然而,当我们只将跟踪作为“一系列检测”时,往往会得到这种轨迹。至于对象在不同时间点的位置,可以将这些点结合起来了解其轨迹。

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2021-01-28 03:06 更新 Lisa •  1167