MD hog 实现移动侦测

2024-05-07 02:04
文章标签 实现 移动 md hog 侦测

本文主要是介绍MD hog 实现移动侦测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 原图resize到 640*360 大小, resize方法可采用 bilinear interpolation;

2. 计算 Hog水平方向和垂直方向的梯度,滤波 kernel如下

MD_HogGradX = "-1,-2,0,2,1" 

MD_HogGradY= "-1,-2,0,2,1" 

3.对比帧选择,假如当前帧号为 N, 使用第(N - MD_RefFrmIdx)帧为参考帧, MD_RefFrmIdx=3;

4.分别提取 第 N帧 和 第 (N - MD_RefFrmIdx)帧的 HOG 特征图 ,这里假如 hog_block=16*16, hog_cell=8*8 , block的步长为8, 那么 每个 8*8的cell 会有 9个特征值(梯度方向和幅值加权统计得到),每个16*16的block 就有了 36个特征值。此时获取的 hog feature map 维度为  w=(640-8)/8, h = (360-8)/8, c = 36 , 即   hog feature map =79*44*36(第 (N - MD_RefFrmIdx)帧的 HOG 特征图可复用之前的计算结果减少hog运算);

5. 对 hog feature map 在 c 维度做 滤波,滤波kernel [1/4, 2/4, 1/4] ;

6. 对 hog feature map 在 c 维度做 归一化

7. 第N帧 和 第 (N - MD_RefFrmIdx)帧的 hog feature map 在 c (36个数值的向量)维度 做距离计算, 大于一定距离的认为是移动的特征点;

8.对 判定为 移动的坐标点进行 聚类,聚类的结果形成 目标框

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