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Multi-Camera-Object-Tracking:使用不重叠的摄像机视图在CCTV网络上跟踪对象
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2021-05-15
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闭路电视追踪器 使用不重叠的摄像机视图在CCTV网络上跟踪对象。 之所以如此,是因为使用了低帧率的摄像机来录制CCTV录像 目录 依存关系 / DEPENDENCIES文件夹中的方向 opencv和opencv_contrib 麻木 火炬 matplotlib 这个怎么运作 当用户选择跟踪主题时,算法会“记住”它们。 在单个摄像机的视野中,使用来自OpenCV常规对象跟踪算法跟踪对象。 当对象离开给定摄像机的视线时,将使用用户的初始选择作为参考在周围的摄像机中搜索跟踪对象。 一旦算法确定了新摄像机中的跟踪对象,就可以恢复单摄像机跟踪。 算法流程图 输出 该算法输出跟踪主题的视频,该跟踪主题通过网络旅行,周围有一个包围盒。 下面仍然是我们的示例素材上产生的输出视频的帧。 输入有关摄像机网络的信息 该算法依赖于用户在此处输入的摄像头网络“地图”(显示相对位置和摄像头邻接关系): 用户可
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Multi-Camera-Object-Tracking-master.zip (19个子文件)
Multi-Camera-Object-Tracking-master
.gitignore 1KB
VIDEOS
README.md 61B
DEPENDENCIES
README.md 205B
LICENSE 34KB
README.md 2KB
CODE
splicer.py 2KB
enter_camera_data.py 5KB
deep_reid.py 7KB
clothingRecognition.py 587B
config.py 1KB
initial_detect.py 2KB
track_logger.py 5KB
main.py 6KB
time_analyze.py 1KB
METADATA
flrpln.png 5KB
trackfile.txt 3KB
camera_placement.txt 38B
Images
README.md 36B
algorithm-chart.pdf 112KB
共 19 条
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