Pull to refresh

Comments 15

вообще задача полезная. с 2х камер уже можно 3D построить. а если камер много — то можно движение объекта прокладывать между камерами. ну при условии что камеры статичны и не были сдвинуты третьими лицами.

а почему вы против рыбьего глаза? у всех объективов есть искажения и рыбий глаз всего лишь предельная степень. не проще ли применить сетку и исправить искажения до анализа картинки? в графике, чтобы интегрировать объекты в кадр именно так и делают — снимают сетку искажений, исправляют, интегрируют объект и возвращают искажения назад чтобы картинка была как в самом начале. в том же OpenCV кажется есть уже готовые решения для этого.

Да, например, с 2х перекрестных камер можно определить, что объект, попавший в кадр на обоих кадрах всего лишь один, и вывести его один раз на карте. Или более сложные манипуляции, упомянутые вами.


Вы правы, это звучит как неплохой способ избавления от искажений. Да и не все камеры "рыбий глаз" так уж неприемлемы для алгоритма, на некоторых получаются результаты похожие на правду.

Уже испробовано. Глубина объекта (машины, ящика, чего-то еще) не оценивается.
Будет высокая погрешность.
А ставить 100500 камер чтобы 3D объект делать — дорого.
Проще поставить камеру высоко-высоко и тогда в принципе с проецированием на карту проблемы нет.

Да, было решено отображать объект точкой, а не полигоном, как в алгоритме NVIDIA (приведен в литературе), т.к. точки часто достаточно для понимания ситуации на конкретной камере и на территории в целом.
Построение 3D объекта все же не входит в цели проекта, важнее учесть перемещение объекта по территории.
Если поставить камеру так высоко, возможно, будут проблемы с распознаванием объектов на снимке этой камеры)

А в чем суть проекта, если не секрет? Хотите трекать перемещения по территории?

Если поставить камеру так высоко, возможно, будут проблемы с распознаванием объектов на снимке этой камеры)

Будут 100%. Проверялось. Вылилось в огромное время работы с датасетом и структурой нейронки.

Все так. Основная цель проекта — это приделать умный мониторинг территории, определять кто где (и когда) перемещался. Дать возможно просмотра хронологии перемещений объектов, в виде карты или просто логов.

А BLE метка + BLE-WIFI точки не подойдут? И люди И машины И велосипеды и ящики с чем угодно.

Эту метку нужно будет раздавать каждому из посетителей территории? Тут проблема, что люди приходят разные и каждому метку выдать не получится. Но вообще это достаточно точный способ, если посетители меняются не часто.

Метка = у сотрудников фитнес трекер, у посетителей брелочек.
На выходе пищит чтобы сдал обратно
Хотим еще сделать терминал: подходишь, на камеру показываешь паспорт Получаешь из коробочки метку и топаешь.
Везде приемники стоят Триангуляция

Звучит достаточно интересно, спасибо, подумаем насчет выдачи всем входящим по маячку. Но я предполагаю, что это не подойдет для проекта, т.к. камеры на территории уже есть, а маячков и инфраструктуры для них еще нет, это может экономически не выгодно.

Окупается с лихвой - сейчас машина с gpu от 150к и выше. Обычная. Не серверная. И с одной машиной отказоустойчивости нет. Я сейчас из за этого google coral вынужден осваивать

Приемные точки это esp32 или одноплатники типа rpi zero. Маячок от 500 руб до 1к где то. Отказоустойчиво.

Извините за глупый вопрос: не получится проще с меткой и воротами, как в магазинах? Или перемещение между помещениями не так интересно, больше движуха внутри зоны?
Определенно есть преимущества у обоих способов. Интересно послушать что повлияло на выбор способа

А метки на воротах помогают вроде отслеживать только те объекты, которые подъезжают к воротам на въезде, если я не ошибаюсь? У магазинов читал вот эту статью, небольщую часть опыта перенял: https://habr.com/ru/company/mvideo/blog/546260/
А вот материал про метки, которые нужно раздать всем посетителям. Этой системе также для работы требуется поставить дополнительные базовые станции для корректной обработки данных. В теории, выдает большую точность, чем разрабатываемая мною система. http://www.corsys.ru/info/cs.nsf/95cc5f9aecbfa341c325774b0039e4c9/72899f034d2a06564325819a0061f714

Насчет способа №1: каждый пиксель привязывается к определенной геокоординате, и при смещении камеры привязка «летит». А что если добавить на физической территории маркеры с постоянной локацией (вроде геодезических реперов), например, в виде QR-кода с данными ID и координатами? Тогда смещение камеры можно будет замерить относительно маркера и «поправить» привязку снимка
Sign up to leave a comment.