
借助人员/车辆检测器模型,您可以检测和统计视频帧中的人员或车辆*。该模型接受视频流作为输入,并输出包含每个帧中检测到的人和车辆数量的协议缓冲区。该模型的运行速度为 6 FPS。
* 汽车、公交车、卡车、自行车、摩托车和救护车。
模型输出
人员/车辆检测器模型会显示当前已处理的帧中检测到的人员和车辆的数量。以下是模型输出的协议缓冲区定义。输出流的频率恒定:每秒一个帧。
// The prediction result proto for Person/Vehicle Detection. message OccupancyCountingPredictionResult { // Current timestamp. google.protobuf.Timestamp current_time = 1; // The entity info for annotations from the model. message Entity { // Label id. int64 label_id = 1; // Human readable string of the label. string label_string = 2; } // Identified box contains location and the entity of the object. message IdentifiedBox { // An unique id for this box. int64 box_id = 1; // Bounding Box in the normalized coordinates. message NormalizedBoundingBox { // Min in x coordinate. float xmin = 1; // Min in y coordinate. float ymin = 2; // Width of the bounding box. float width = 3; // Height of the bounding box. float height = 4; } // Bounding Box in the normalized coordinates. NormalizedBoundingBox normalized_bounding_box = 2; // Confidence score associated with this box. float score = 3; // Entity of this box. Entity entity = 4; } // A list of identified boxes. repeated IdentifiedBox identified_boxes = 2; // The statistics info for annotations from the model. message Stats { // The object info and count for annotations from the model. message ObjectCount { // Entity of this object. Entity entity = 1; // Count of the object. int32 count = 2; } // Counts of the full frame. repeated ObjectCount full_frame_count = 1; } // Detection statistics. Stats stats = 3; }
最佳做法和限制
- 避免使用不寻常的摄像头视角(例如从上往下拍摄的视角),因为在这种视角下,人和车辆的显示效果与标准或常见视角下有所不同。异常观看可能会在很大程度上影响检测质量。
- 确保人员和车辆完全或大部分都位于取景范围内。检测质量可能会受到其他对象的部分遮挡影响。
- 人员/车辆检测器具有最小可检测对象大小。此大小约为相机视图大小的 2%。确保目标人物和车辆距离摄像头不太远。这些关键对象的可见大小必须足够大。
- 感兴趣的区域必须有适当的光线。
- 确保视频源摄像头镜头干净。
- 确保实体(人或车辆除外)不会遮挡摄像头视野的任何部分。
- 以下因素可能会降低模型的性能。在获取数据时,请考虑以下因素:
- 光线条件不佳。
- 拥挤和物体遮挡。
- 不常见的视角。
- 对象大小较小。