具有唯一标识符的行人检测答案

【问题标题】：Pedestrian Detection with unique identifier具有唯一标识符的行人检测
【发布时间】：2013-11-22 12:35:47
【问题描述】：

您好，我目前正在使用 HOG 和 Haar Cascade 的 OpenCV 实现来执行行人检测并将其限制在视频源上。

但是，我想为进入视频源的每个行人分配一个唯一的 id（数字），在行人离开视频源之前，该 id 保持不变。由于帧是一个接一个地处理而不考虑前一帧，我不确定如何以最简单但有效的方式实现这一点。

我真的需要使用像 camshift 或 Kalman 这样的跟踪算法吗？或者有没有更简单的方法来实现我想要的？

P/S：这个video 是我想要实现的。事实上，我之前在这里发布了一个类似的问题，但更多的是针对检测技术，这是针对分配唯一标识符的下一步。

【问题讨论】：

是的，这就是所谓的跟踪。

标签： opencv detection video-tracking

【解决方案1】：

一个简单的解决方案：

在向量中跟踪您的对象。
如果您计算一个新框架，对于每个对象：搜索存储在您的向量中的最近的对象。如果存储的对象和您当前的对象之间的距离低于某个阈值，则它是同一个对象。

如果没有找到匹配，则该对象是新的。最后删除 Vector 中与当前帧的对象无关的所有对象。

【讨论】：

感谢您的建议。我之前也想过这个问题，但我害怕的是：如果检测器在某个帧内“错过”了这个人怎么办，“最近的物体”方法会认为这个人已经离开了视频源。
您可以为每个对象创建一个计数器。如果计数器达到某个值 -> 丢弃对象。因此，您观看一定数量的帧，并且只有当对象丢失太久时您才会丢弃它。到目前为止，这不是一种非常稳健的做事方式，这就是我写“简单解决方案”的原因;-)
是的，这确实是一个不错且简单的解决方案 :)。如果你不介意我问，你知道其他更可靠的方式来做我想做的事吗？
更复杂的方法是使用您在问题中已经提到的卡尔曼滤波器。你可以看看这个 Matlab 实现，看看它是如何工作的：blog.cordiner.net/2011/05/03/…
哦，不久前我确实偶然发现了 Kalman，但我完全不知道如何将它与我的 HOG 或 Haar 行人检测方法一起使用。有适合我的情况的好的代码教程吗？我正在使用 C++ OpenCV 顺便说一句。

【解决方案2】：

当您使用detectMultiScale 获取匹配项时，您将拥有一个std:Vector<cv:Rect> 结构，其中包含所有检测到的行人。在遍历它们进行绘图时，您可以为每个被检测到的唯一 cv::Rect 分配一个数字（您可能需要为此编写一个稍微深入的测试，以检查重叠的矩形），然后您可以绘制（假设在顶部) 对应的矩形。

HTH

【讨论】：

无意冒犯，但你有点误解了我的问题。我可以为 detectMultiScale 返回的每个 Rect 分配一个唯一标识符。问题出现在下一帧中，在前一帧检测到的人可能已经移动，那么我如何确保同一个人仍然具有我在前一帧分配给他的相同唯一 ID（而不是重新分配给他一个新的唯一 ID )。
哦，我想我没有说清楚。您需要将 Rect 保留为全局变量（@Mailerdaimon 建议的方式）。
我在第一次阅读时也没有明白这一点。也许你可以改写你的答案更清楚。 +1 的好方法 ;)
别担心，无论如何，你写的正是我的意思。 :)