Contando vechículas em uma imagem

Eu tenho tentado implementar um algoritmo para contar com sucesso carros em uma imagem. Tentei implementar um método para contagem de veículos na presença de oclusões de vários veículos em imagens de tráfego

Ele estima o fundo a partir de um conjunto de várias imagens. Analisei várias outras técnicas para esse fim e todas elas, de uma maneira ou de outra, usam a estimativa de segundo plano de um conjunto de imagens ou exigem um vídeo. Eu tenho como entrada imagens de tráfego em que o fundo (provavelmente a estrada na maioria dos jornais) dificilmente é visível. Além disso, as imagens são de áreas diferentes e, portanto, também não possuem fundos comuns. Como devo proceder nesse caso?

Eu estou pensando que se de alguma maneira eu puder combinar a estrutura dos veículos (carro), provavelmente eles podem ser combinados. Mas não sei se isso é viável e se é como proceder, já que a imagem também contém vários veículos ocluídos.

Quaisquer sugestões ou mesmo documentos de pesquisa também são bem-vindos.

Uma imagem de amostra é a seguinte: Imagem de amostra de tráfego

Imagem de amostra de tráfego 2

— krammer
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Você pode postar uma ou duas imagens de exemplo representativas?

— precisa saber é

Gostaria de olhar para casamento de modelos, se eu fosse você

— Olivier_s_j

@bjoernz Adicionei a imagem de amostra.

— Krammer

Isso é difícil. Você sempre vê os carros pela frente? Talvez algo possa ser feito com a combinação pára-brisa / teto ... Qual a precisão da contagem? Quantas imagens precisam ser processadas? Talvez rotulagem manual é uma opção mturk.com/mturk :)

— bjoernz

@johnz Não posso depender de um mturk ;-). Eu acho que não quero que seja muito preciso. Inicialmente, apenas algumas contagens serviriam. Eu acho que SIFT / SURF poderia ajudar. Eu posso treinar o classificador a partir de vários conjuntos de dados do carro (a maioria deles tem 1 carro / imagem). Mas eu não sei se seria capaz de detectar vários carros em uma imagem (pode ser a maneira menos complexa do que isso, mas ainda tendo mais de um veículos parcialmente ocluído)

— Krammer

Como mencionado, o problema de contagem de objetos é muito desafiador. Um bom relato de algumas abordagens comuns é fornecido em http://www.robots.ox.ac.uk/~vilem/NIPS2010.pdf .

Criar um banco de dados de recursos SIFT em imagens de treinamento parece ser o caminho natural a seguir. Que, em combinação com alguma segmentação de imagem, pode ser o caminho a percorrer.

Outro caminho pode ser o HOG http://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/05/09/hog-person-detector-tutorial/ , que é similarmente um algoritmo de detecção de recursos, pode ser adaptado para carros.

— user1531177
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