「画像関連」カテゴリーアーカイブ

画像・CG関連

先週の進捗(ZHU)

  • 前に研究室のメンバーにも協力のもとで撮影したビデオに対して前処理を行いました。3つのカメラ、室内、室外、昼、夜、全部で10つのシーンが含まれています。
  • さらなる改善プログラム:crop_video_and_image_to_require_time.py,前処理を経て、10個ビデオファイル(フレーム毎)、5388個の画像ファイル(10フレームごと)が得られた。
  • 前処理後のデータファイルを使って、総合実験の検証を行い、発生した問題に基づいて引き続き機能を充実させます。
  • 現在の問題:検証速度の向上、モデルのさらなる最適化、文書の作成と整理。

今週の進捗(梶岡)

○今週の進捗

  • 修論を書き進めている。
  • 測定を継続して行っているが、だいたい同じような結果が得られている。しかし、こめかみ付近の測定結果が安定していないので、測定対象はおでこの真ん中と頬で比較しようかと考えている。

○今後の課題

  • 修論 おおよその目処が立ったので、実験結果を書き進めようかと思っている。

先週の進捗(ZHU)

  • 月曜日(11月9日):15:00-16:30,毎週行われる張研ゼミ。
  • 火曜日(11月10日):13:00-16:00と水曜日(11月11日):9:00-12:00、全体ゼミ、主にB4とM2さんが発表し、5分発表+5分回答質問の形式です。
  • 木曜日(11月12日):16:20-20:30、研究室のメンバーにも協力のもとで、実際データ(ビデオ撮影)の収集を行って、3つのカメラ、室内、室外と夜景などの多シーンの撮影を含みます。
  • 撮影したビデオを前処理して、次の段階において総合実験の検証を行い、同時に記録を作る。

先週の進捗(ZHU)

  • AROB _2021要約の提出が完了しました。
  • 先週はうっかりして腰を痛めてしました。何日間も痛くなりました。今やっと大分良くなりました、これから気をつけます。
  • 一部の総合実験を引き続き改善しました:person_detect.py修正して完了しました(参照:https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/90903301)。その主な機能は、事前に訓練されたYOLOv3モデルを直接ロードし、YOLOv3環境を離れて、歩行者または他の物体の直接検出を行い、指定されたフォルダに出力する。

今週の進捗(新野)

  • GitHubにある移動物体の軌跡を表示するサンプルコードのための環境設定をした。

➡URL:https://github.com/lmiguelvargasf/trajectory_tracking

  • 下記の学習済みモデルのコードを編集して人のみ検出する仕様にした。

➡URL:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

図1:検証動画

  • 研究内容的に実験が行いにくいため、多少内容の変更を考えています。。。

先週の進捗(ZHU)

  • 張先生の意見を聞きました。先週の月曜日の午後にゼミを開いた後、李さんと楊さんの協力のもとで、実験設備を持って総合実験データの採用作業の前準備を行います。主な任務は設備の設置(ネットがない状態での録画、モバイル電源)、ルート、角度と場面の設置です。
  • 取得したビデオデータに対して、インスタンス検証と結果分析を行い、まず、例えば、「図1」ようなでーた前期処理を含む。

図1実例検証―データ前処理

  • 実験結果の分析まとめ;全体としては、実験結果は喜ばしいものであり、入力inputから出力outputまでの流れがスムーズになっただけでなく、一歩検索が可能になり、複数の角度から照会結果が得られます。実際の応用シーンに達するために必要だと思います。

  • 次のステップ:実験データのさらなる撮影、計画の精度は少し放て、まず機能の更なる改善を考慮して、速度の改善を調べます。