错误检测Opencv

Question

我的工作是车辆检测。该程序运行良好，几乎可以检测到所有的汽车。但有一个问题，如果两辆车非常接近，那么检测器会将两辆车视为一辆车。

Answer 1

在这种情况下使用一些非最大值抑制机制：

1. 计算所有的候选检测(红框)；你应该得到3个检测在右手边的两辆车。
2. 根据一些告诉你检测有多好的指标对它们进行排名(前大灯大小与distance?).
3. Among之间的某种比率)那些不一致的候选检测(那些重叠的红框)，抑制那些排名较低的。

Answer 2

我不知道你是如何检测到一辆车的，如果只有一盏灯的马达呢？

您是从一张图片中检测，还是从视频序列中检测？

一个简单的技巧是，每当你找到一辆车，试着找到与它们“接近/平行”的单个光点。如果你两边都找到了，那就优化你的车号。

还可以使用其他模式:比如地面上的小反射。用这个训练你的分类器会很有帮助。

如果你有视频序列，汽车总是显示“平行”的光点，而不是其他汽车/发动机。

Answer 3

交叉配对是场景中多个彼此靠近的车辆时的常见问题。你可以使用以下步骤来纠正这个问题: 1.使用一些跟踪方法(例如卡尔曼滤波器)，在帧上给出一些置信度分数，然后确认赛车。2.如果摄像机已校准，则计算每辆车到主车的距离，当你远离主车时，同一辆车的两个斑点之间的距离应该会减小(透视几何)。

此外，避免在前灯周围给出非常松散的边界框作为分类器的输入。