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V2EX 第 249225 号会员,加入于 2017-08-17 14:59:25 +08:00
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用 Python 展示数学之美:https://github.com/neozhaoliang/pywonderland
github 代码注释里面怎么打出上标和下标
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    @ianshow15 完美方案肯定没有。追踪的关键是神经网络的检测输出稳定,神经网络做不到,整体就做不到。
    @ianshow15 我不清楚有没有一劳永逸一下解决的高明办法,我觉得需要多种手段一起使用.一个是轨迹暂时跟丢的话可以给它一个虚拟生命周期,后面匹配的话可以接上.一个是对不同的对象进行动力学建模,使用扩展或者无迹 Kalman 滤波进行追踪.一个应该是进行特征点的计算,对 mask/bbox 里面的对象作 iou 之外的二次检测. 最后还有需要稳定神经网络输出的 box 的抖动.
    我觉得不错,耳目一新。
    @clemente0620

    俯视图会把物体变形,所以在俯视图里面是没法做神经网络检测的。而且俯视图是有范围限制的,你说的看作是 2D 平面运动,其实只能看相机下方一小块地方,超出范围物体就被拍扁了完全无法辨认。

    "整体滑动平均" 不知何意。至少你应该有一个扩展 Kalman 滤波来稳定轨迹。

    最后一条不知道你做不做追踪,船的动力学很简单,只能近似匀速地前进后退,慢慢拐弯。车辆要复杂很多,人就更随意了。轨迹变化导致的跟丢是很常见的事情。
    @clemente0620 几个问题你思考一下应该怎么解决:

    1. 选取哪个像素来进行透视变换?
    2. 透视变换投影的结果是相机焦点与像素的连线与地面交线,一般会落在车辆的后面。
    3. 神经网络检测车辆的时候给出的 bounding box 会有抖动,你怎么消除这个抖动?
    4. 交通场景里面经常有车辆的加速减速,车辆的错车会车,你怎么解决追踪 id 丢失和切换的问题?
    @clemente0620 你能说一下,你是怎么解决车辆轨迹和速度预测的吗?我觉得车辆和船的场景差别很大。
    应用场景是江面上船的交通流吗?
    @noe132 啊啊啊, 下标怎么打的
    7 天前
    回复了 mathzhaoliang 创建的主题 职场话题 最近面试招人有感
    @qwertqwert12345 他自己介绍说的通过标定求出相机焦距,这焦距从哪里来的?
    7 天前
    回复了 mathzhaoliang 创建的主题 职场话题 最近面试招人有感
    @qwertqwert12345 他说通过标定取得相机焦距,这相机焦距从哪里来的?
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