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昨天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock新发博文,使用Dlib计算机视觉库开发多目标跟踪的示例教程,代码和数据已开源。

先来看看作者发布的结果Gif图:

对于那些检测到的person,跟踪还是比较稳定的。

在这份教程中,以跟踪多个person为例,使用了OpenCV中的MobileNet-SSD检测算法,Dlib中的correlation tracker单目标跟踪算法,其主要流程如下:

1)使用MobileNet-SSD检测person目标,记录每个目标的包围框;

2)用检测到的每个目标的包围框初始化多个跟踪器;

3)使用多个跟踪器在下一帧找到目标的位置,更新每个跟踪器对应的目标的位置,将标签和包围框画出来;

4)重复步骤3,直至视频结束。

为了使速度更快,作者将每个跟踪器绑定一个线程,利用CPU的并行多核计算能力,使跟踪速度由13fps升到24fps。

思路还是比较简单的,代码只能作为多目标跟踪的简单范例,所以Adrian也说这套流程仅适用于短时间的目标跟踪。

代码结构如下:

如何从精度上进行改进?作者说可以像单目标跟踪一样,每隔N帧使用检测器,重新初始化目标。

原文地址:

https://www.pyimagesearch.com/2018/10/29/multi-object-tracking-with-dlib/

代码数据下载:

在“我爱计算机视觉”微信公众号对话界面回复“多目标跟踪”,即可收到代码和使用数据的百度云下载地址。

该文所写的Dlib多目标跟踪教程是比较简单的,你用过或者正在研究哪些多目标跟踪算法,欢迎留言讨论~

对于目标跟踪,52CV君已经建了一个专业群,扫码添加52CV君拉你入群(请务必注明:跟踪):

喜欢在QQ交流的童鞋,可以加52CV官方QQ群:928997753。

(不会时时在线,如果没能及时通过验证还请见谅)


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