roboforum.ru

Давайте обсудим плюсы-минусы вот такого http://aimatrix.nm.ru/aimatrix/Recognition3D.htm метода распознования объектов.

Для этого надо иметь четкие и стабильные контуры, а они у нас есть?

есть, http://aimatrix.nm.ru/aichip/WhatIsReceptorWork.htm
проверял лично

Какие критерии стабильности контуров вы использовали?
На каких изображениях проверяли?
Был ли проблемы с разрывами в контурах (блик попал на грань, например) и как решались?

PS: Не верю я, что если вы серьезно этим занимались, в то, что вас могла удовлетворить первая производная, которая здесь почему-то называется "микродвижением". Слишком чувствительна она к шумам.

что есть стабильность контура?

на фотках с 700р. камеры захваченной TV-тюнером.

сначала чистим шум, потом выделяем и закрашиваем область движения

а кто сказал что мы этим серьезно занималиь?
так побалывались пару часов, в принципе понравилось.

ну и как, много распознали
расскажи, интересно

мы еще не пробывали на выделенный движущийся объект накладывать этот алгоритм.

Визуально понравилось или какая-то автоматическая система эти данные для чего-то использовала? Если визуально, то вопрос исчерпан.

Данный алгоритм мы используем для сжатия видео, т.е. передаем только изменившиеся блоки.
Побочным эфектом имеем выделение и сопровождение движущейся цели
В принципе можно присобачить турель и растреливать движущиеся объекты
а если получится цель еще и индитифицировать...  :-)

1. У вас это по времени производная, а у них по координатам.
2. У вас если захватите неизменившиеся блоки иногда - ничего страшного, а при распознавании образов, это, знаете ли, критично бывает.

Камера смотрящая на улицу, падающий снег нормально отфильтровывала.

В смысле? А разве есть какие-то проблемы применения к нему статистических фильтров? Там же важен процент отсеивания, а этот же процент неправильного детектирования контура убъет весь рассматриваемый выше алгоритм.

ну ладно критиковать, как настроение будет попробуем сами че нибуть придумать

удачи, попробуй
сам хотел занятся, да завал полный