혼잡한 움직이는 객체 세기

혼잡한 객체의 움직임 분석은 각 움직이는 개체의 인식 및 분할을 필요로 하며, 이 작업의 어려움은 폐색과 혼잡함에 따라 상당히 증가합니다. 그러나 객체가 같은 종류로 제한되면 밀집된 반강체 객체의 분할은 추적된 특징 점 군집화를 통해 수행할 수 있습니다. 우리는 비디오를 특징 궤적 집합으로 처리하기 위해 고도로 병렬화된 KLT 트래커 버전을 기반으로 접근 방식을 설정합니다. 이러한 궤적 집합은 움직임 분석을 위한 기초를 제공하지만, 궤적의 불균일한 길이와 파편화된 특성은 이후 처리에 어려움을 초래합니다. 이를 해결하기 위해 우리는 궤적을 공간적 및 시간적으로 조건화하는 간단한 방법을 제안합니다. 이 표현을 바탕으로, 우리는 학습된 객체 설명자와 통합하여 구성 요소 동작의 분할을 달성합니다. 우리는 밀집한 군중에서 이동하는 객체의 수를 시간의 함수로 추정하는 문제에 대한 실험 결과를 제시합니다.