Question

我一直在研究只在安全摄像头视频中检测人物的方法。我想将vision.peopledetector与vision.BlobAnalysis和vision.ForegroundDetector一起使用。但它不起作用。

它应该像基于运动的多目标跟踪示例，但仅用于检测人类。似乎无法运作。

到目前为止，我没有使用vision.BlobAnalysis和`vision.ForegroundDetector。它根本不准确，不能计数

video = VideoReader('atrium.mp4');
peopleDetector = vision.PeopleDetector;
videoPlayer = vision.VideoPlayer;

while hasFrame(video)
   img = readFrame(video);
   [bboxes,scores] = step(peopleDetector,img);
   D = 1;
   frame = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,D);
   step(videoPlayer,frame);
end

Answer 1

行。所以这就是我认为正在发生的事情：atrium.mp4视频的分辨率不足以使用vision.PeopleDetector进行可靠的检测。以下是我修改代码的方法：

video = VideoReader('atrium.mp4');
peopleDetector = vision.PeopleDetector;
videoPlayer = vision.VideoPlayer;

while hasFrame(video)
   img = readFrame(video);
   img = imresize(img, 3); % resize the frame to make people large enough
   [bboxes,scores] = step(peopleDetector,img);
   D = 1;
   frame = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,D);
   step(videoPlayer,frame);
end

我现在在视频中看到相当一致的检测，但它们仍然没有被跟踪，并且似乎有一些错误的检测（一个，特别是在视频的右下角）。为了避免这些问题，我会做一些像这个演示所做的事情：

https://www.mathworks.com/help/vision/examples/track-face-raspberry-pi2.html

本质上，此演示仅在没有检测时使用面部检测，并在检测完成后切换到跟踪。这样，您的处理循环明显更快（跟踪的计算要求比检测要低），并且您可以（通常）具有比每帧中的独立检测更高的保真度跟踪。您还可以包含一些其他启发式方法，例如＆gt;中根本没有移动。 50帧意味着误报，等等。

Matlab，vision.peopledetector具有基于运动的多目标跟踪？

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