有监督的运动检测库

Posted 2023-03-12

【中文标题】有监督的运动检测库

【英文标题】：Supervised Motion Detection Library

【发布时间】：2012-01-23 06:19:55

【问题描述】：

谁能推荐一个可通过监督学习算法训练的运动检测库？

我有一个 IP 网络摄像头，我正试图从中检测运动。我一直在使用motion software detector 项目来执行此操作，但我得到了很多误报，尽管我已经对数百个设置进行了数周的修补。通过窗户投下阴影或改变亮度的云将被归类为运动。

我发现 numerous examples 使用 OpenCV 进行运动检测，但据我所知，它们基本上使用与 motion software detector 使用的相同方法（即它不可训练，因此不可避免地会受到很多影响误报）。

我正在考虑自己动手，但我不想重新发明***。

【参考方案1】：

对于此类任务（您有具体的任务吗？运动检测 是一个非常广泛的术语...），要求在很大程度上因以下因素而异：

相机校准、坐标变换、姿态估计 特征提取（缩放/旋转/平移/着色不变性） 概念漂移（根据给定的特征） ...

对于一个简单的应用程序，事情通常经过专门化和简化，以使任务对开发人员更加友好且不易出错。因此，我认为，没有***（从方便的通用解决方案的意义上说）您可以重新发明。

但是你注意到TLD了吗？显然，它是一个使用监督学习来处理概念漂移等的对象跟踪库。有一些非常酷的演示可用，例如this。

【讨论】：

具体来说，我对检测人的动作很感兴趣。相机处于固定位置，背景相对不变，但人几乎可以以几乎任何方向或形状出现在任何地方。不幸的是，“人检测”算法甚至不如运动检测算法准确。

【参考方案2】：

如果你知道如何使用 opencv 进行运动检测，也许你可以使用这个Darwin 框架进行监督学习。