deepsort:结合检测结果和运动轨迹,能同时跟多个目标,并保持
id
一致。
?t最终效果:视频里目标被框住,框会跟着它动。
?
5。
结合用途
?t安防监控:运动检测
+
人脸识别
→
自动标记陌生人。
?t体育分析:跟踪球员或球的位置。
?t行为分析:统计某人出现的时间和位置。
?t多目标跟踪:多个对象同时标识和分类。
?
如果我帮你画一张流程示意图,你就能直观地看到这个过程:
原图
→
灰度化
→
归一化
→
展平
→
帧差检测
→
坐标提取
→
分类识别
→
跟踪框绘制。
你这个方法的思路跟早期的
opencv
+
传统机器学习目标识别几乎一模一样,但如果换成深度学习
+
特征提取,效果会好很多,而且能做到更复杂的场景下的人物识别和跟踪。
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