Einführung
In der modernen Welt wird die Aufgabe der Segmentierung, wie sich herausstellte, ein- oder zweimal gelöst, obwohl ich dachte, es sei etwas Kompliziertes und Überraschendes. Sie müssen lediglich einige Artikel lesen, bestimmte Bibliotheken installieren und die Daten markieren. Alles an allem dauert einige Stunden, außer das Erstellen eines Testmusters.
Datenmarkup
Dieser Schritt bei der Implementierung der Segmentierung von Videostream-Frames ist einer der arbeitsintensivsten in Bezug auf die menschliche Arbeit.
Dazu müssen Sie spezielle Programme zum Markieren der Frames des Videostreams verwenden. Wir öffnen einfach die erforderliche Videodatei mit diesem Programm und markieren die Frames, nachdem wir zuvor Klassen erstellt haben, in die wir die Bilder segmentieren werden. In meinem Einführungsbeispiel sind die Rahmen in die folgenden Klassen unterteilt (Auto, Straße, Fußgängerüberweg, Rasen, Gebäude, Menschen, Bürgersteig, Straßenmarkierungen).
In der Tat Positionen wie Straße, Gebäude, Rasen, Bürgersteige, etc. Es ist möglich, es nicht zu erkennen, da die Kamera in diesem Fall starr fixiert ist und sich diese Bereiche daher immer an derselben Stelle befinden.
Training eines neuronalen Netzwerks zur Bildsegmentierung
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PS Wenn jemand weiß, mit welcher Software ein Videostream von einem YouTube-Stream so einfach wie möglich aufgezeichnet werden kann?) Die Kameras schreiben einfach Daten in Form eines YouTube-Streams in einen Kreispuffer (die letzten 12 Stunden) und bilden so eine Videoüberwachung, bei der jeder Bewohner des Hauses die letzten 12 Stunden anzeigen kann.