Multiple Blob Tracking

本文关键字：Tracking Blob Multiple 更新时间：2023-10-16

我想从视频中跟踪一些交通标志。我找到了一个很好的方法来解决这个问题:Link

我现在的问题是:我应该如何处理新的传入blobs的情况?我的意思是，对于一个Blob，我们可以定义一个搜索区域，但也许在下一帧中还会出现第二个东西?我该如何处理?

我从你提供的论文中了解到，这个系统已经可以同时跟踪几个标志，出现和消失。参见§2结尾:

最新跟踪的blob存储在临时内存中。帧(t+1)中的blob与临时存储器(…)中的blob相匹配，因此，当一个符号在特定帧中消失时，当它再次出现时，可以在下一帧中跟踪它。

下一个§(3 - blob匹配)解释了你如何"识别"你从一个帧跟踪到另一个帧的标志。但是，如果您可以匹配它们(识别它们)，这也意味着您也可以不识别它们，这意味着存在新的符号:它们必须添加到内存中。

我认为(但我可能错了)误导你的是"搜索区域缩小"。我认为这个区域缩减是独立地对每个符号/blob(参见§2，"边界框是确定的")。所以不管有多少个符号。

算法如下:

:
1. 使用Kalman-Filters
2. 对于每个blob:
  - 使用§3
  - 如果blob不匹配，将其作为新blob添加到内存

本文没有讨论何时从"最新已知blobs"内存中删除blob。由于该算法可以在斑点消失几帧后重新出现(例如被卡车或电线杆隐藏)以及任何运动(所以我们不能推断标志会消失在图片的两侧或变大后)的情况下工作，我认为(我的观点)我们可以同时使用时间限制和"区域碰撞"检测。如果一个新的blob出现在我们期望一个已知blob的区域，但与它不匹配，那么这意味着旧的blob不再相关。

祝你项目顺利!