In diesem Artikel werden wir uns die Algorithmen ansehen, die zur Erkennung und Verfolgung von Objekten verwendet werden. Dann erforschen wir die zugrunde liegende Mathematik, die es diesen Algorithmen ermöglicht, in der realen Welt zu funktionieren. Wir werden auch die vielen verschiedenen Implementierungen dieser Algorithmen in der Praxis untersuchen. Während die Verfolgung eines einzelnen Objekts relativ einfach ist, gilt dies nicht für die Verfolgung mehrerer Objekte. Bei der Verfolgung mehrerer Objekte müssen die Objekterkennungs- und -verfolgungsalgorithmen jedes Objekt im Bild identifizieren und einrasten.
Objekterkennung
Objekterkennungsalgorithmen haben mehrere Schlüsseleigenschaften, die die Leistung ihrer Systeme beeinflussen können. In diesem Kapitel werden diese Faktoren sowie die verschiedenen Bewertungsmetriken vorgestellt, die zur Beurteilung der Leistung von Objekterkennern verwendet werden. Das Kapitel behandelt auch die SHAP-Methode, die einen neuen Ansatz für die Modellierung der Leistung von Objekterkennungssystemen darstellt.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, ein Objekterkennungsmodell zu trainieren, z. B. mithilfe eines neuronalen Netzes. Deep-Learning-Techniken ermöglichen die Entwicklung von Modellen, die mehrere Objekte gleichzeitig erkennen und weitere Aktionen priorisieren können. Diese Modelle könnten dazu beitragen, die Sicherheit in intelligenten Autos, Schulen und anderen Umgebungen zu verbessern. Außerdem könnten sie helfen, bestimmte Objekte in überfüllten Gebieten zu erkennen.
Die Objekterkennung durch künstliche Intelligenz kann bei der Erkennung von Objekten in Videos und Bildern helfen. Es gibt verschiedene Ansätze zur Objekterkennung, darunter die Verwendung von CNN. Modelle zur Objekterkennung werden in zwei Kategorien unterteilt, nämlich in einstufige und zweistufige Modelle. Einstufige Ansätze konzentrieren sich in erster Linie auf die Erkennung von Objekten, während zweistufige Ansätze darauf abzielen, die am häufigsten vorkommenden Objekte zu identifizieren.
Der Testsatz ist die Trainingsdaten für die Objekterkennung. Er wird während des Inferenzschritts verwendet. Es handelt sich um einen relativ kleinen Datensatz, der das Risiko einer Überanpassung begrenzt. Der Testdatensatz umfasst 126.000 Objekte, die jeweils mit Metainformationen annotiert sind. Diese Datensätze werden häufig zum Testen von Objekterkennungsalgorithmen verwendet.
Der nächste Schritt bei der Objekterkennung ist die Erstellung eines Klassifikators. Dieser Klassifikator sollte in der Lage sein, eng geschnittene Bilder eines bestimmten Objekts zu klassifizieren. Das Modell sollte zum Beispiel vorhersagen können, ob es sich bei einem Bild um ein Auto handelt. Sein Trainingsdatensatz enthält Bilder von Autos, so dass es weiß, dass ein Auto wahrscheinlich im Ausschnitt vorkommt.
Die Größe der Bounding Box hat einen großen Einfluss auf die Erkennungsleistung. Kleinere Bounding Boxes haben eine geringere Trefferquote als größere Boxen. Für die Objekterkennung wird eine Mindestgröße der Bounding Box von 200 bis 400 Pixeln empfohlen. Das Sichtfeld einer einzelnen Kamera spielt ebenfalls eine Rolle bei der Bestimmung der Leistung der Objekterkennung durch künstliche Intelligenz.
Objektverfolgung
Die Objektverfolgung ist eine Technik zur Erkennung und Verfolgung sich bewegender Objekte in Bildern. Es handelt sich um eine alte Methode, die auf klassischen Ansätzen des maschinellen Lernens beruht. Das Problem besteht darin, dass ein einzelnes Objekt in viele andere übergehen kann, was das Verfolgungssystem verwirrt. Um dieses Problem zu lösen, werden verschiedene Algorithmen zur Verfolgung von Objekten eingesetzt. Eine Methode heißt Joint Detection and Embedding (JDE), bei der zwei Methoden zur Erkennung und Verfolgung sich bewegender Objekte eingesetzt werden.
Das Problem der Objektverfolgung kann eine Herausforderung sein, da die Algorithmen Vorwissen über das zu verfolgende Objekt benötigen. Die besten Objektverfolgungsmethoden sind solche, die Objekte mit hoher Genauigkeit erkennen und lokalisieren. Viele dieser Algorithmen funktionieren jedoch in manchen Situationen nicht korrekt. Objektverfolgungsalgorithmen können versagen, wenn sich das Ziel in einer belebten Szene befindet, die Qualität der Kamera schlecht ist oder sich die Eigenschaften des Objekts drastisch ändern.
GOTURN ist einer der ersten Algorithmen, die die Unterscheidungskraft von neuronalen Faltungsnetzen für die Objektverfolgung nutzen. GOTURN verwendet eine große Sammlung von Videos, um das Modell zu trainieren, und ist in der Lage, die meisten Objekte zu verfolgen. Der Algorithmus kann mit 100 Bildern pro Sekunde auf einem GPU-gesteuerten Rechner laufen. GOTURN wird in die OpenCV-Tracking-API integriert.
Die Objekterkennung ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Bildverarbeitung. Sie beinhaltet Computer Vision zur Analyse von mikroskopischen Defekten. Anwendungen der Objekterkennung in der Fertigung können die Verfolgung von Rohrleitungen, das Verhalten von Robotern oder Computer Vision beinhalten. Während sich die Ziele der menschlichen Erkennung im Allgemeinen unterscheiden, kann die KI-Analyse bestehende Sicherheitsvorkehrungen oder Sicherheitskameras nutzen, um bestimmte Arten von Objekten zu erkennen und zu identifizieren.
CNNs werden häufig zur Objekterkennung eingesetzt. CNNs haben den Vorteil, dass sie Bilder verkleinern, um Skalierungsprobleme zu vermeiden. Diese Methode ist jedoch nicht die beste Wahl für kleine Objekte. Außerdem kann es für den Verfolgungsalgorithmus schwierig sein, das Objekt zu identifizieren, wenn der Hintergrund unruhig ist. Eine fortschrittlichere Methode zur Erkennung von Objekten in verschiedenen Größen sind Bildpyramiden.
Die KI-basierte Objektverfolgung hat sich in den letzten Jahren stark verbessert. Der Prozess ist jedoch komplex, und es gibt viele andere Methoden, die besser sind als ROLO. Während ROLO leicht zu verstehen und zu implementieren ist, gilt LSTM als die bessere Technik.
Objektverfolgungsalgorithmen
Objektverfolgungsalgorithmen stützen sich auf Merkmalsvorhersagen, um Objekte zu erkennen und sie mit demselben Ziel in Verbindung zu bringen. Ähnliche Erkennungen werden mit IDs versehen, während Erkennungen, die nicht Teil eines Paares sind, unterschiedliche IDs erhalten. Einige Modelle zur Objektverfolgung basieren auf separaten Schritten, während andere verschiedene Schritte kombinieren. Der Unterschied in der Verarbeitung macht jeden Objektverfolgungsalgorithmus einzigartig, und einige sind genauer als andere.
Deep Sort ist ein Beispiel für einen Objektverfolgungsalgorithmus. Er verwendet visuelle Informationsmerkmale und eine “few-shot”-Lerntechnik, um die Verfolgungsgenauigkeit und Robustheit zu verbessern. Es ist eine beliebte Methode zur Verfolgung von Objekten. Diese Methode ist schnell, robust und einfach zu implementieren. Sie verwendet außerdem eine überwachte Lerntechnik, um die Kosten für das Erlernen eines komplexen Objektverfolgungsalgorithmus zu reduzieren.
Die Objektverfolgung birgt jedoch einige Herausforderungen. Es wurden zwar viele Methoden entwickelt, aber es gibt immer noch erhebliche Probleme, die überwunden werden müssen. Einige dieser Algorithmen sind beispielsweise nicht in der Lage, mit stark unübersichtlichen Szenen mit starken Änderungen der Kameraqualität oder -bewegung umzugehen. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Methoden, die nicht zu 100 % zuverlässig und skalierbar sind und vorherige Informationen über das Objekt erfordern.
Im Allgemeinen sind Faltungsneuronale Netze das effizienteste und zuverlässigste Netz für die Objektverfolgung. Es werden jedoch auch verschiedene andere Architekturen und Algorithmen erforscht. Die Algorithmen zur Objektverfolgung sind genauer als andere Methoden. Es ist möglich, ein ConvNet mit wenigen Beispielen zu trainieren und seine Genauigkeit zu verbessern.
Eine der ersten Serien von Objektverfolgungsalgorithmen, GOTURN, verwendet Faltungsneuronale Netze zum Erlernen der visuellen Objektverfolgung. GOTURN ist zwar kein ausgereifter Objektverfolgungsalgorithmus, kann aber die meisten Objekte in Videos bei hohen Bildraten mit nur einem einzigen Feedforward-Durchlauf erkennen. GOTURN wurde in die OpenCV-Tracking-API integriert.
Objektverfolgungsalgorithmen können in Einzel- und Multi-Objektverfolgung unterteilt werden. Die Einzelobjektverfolgung hingegen ist eine allgemeinere Kategorie und sollte in der Lage sein, jedes beliebige Objekt zu verfolgen. Es ist auch als Visual Object Tracking bekannt. Diese Art der Objektverfolgung konzentriert sich auf einzelne Objekte und definiert den Begrenzungsrahmen für das Zielobjekt im ersten Bild. Idealerweise sollte ein Single Object Tracker in der Lage sein, dasselbe Objekt in allen Frames zu lokalisieren.
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