在树莓派上运行的快速准确的人检测算法

希望你一切都好。

我正在尝试建立一个跟随一个人的跟随机器人。 我有一个树莓派和一个校准的立体相机设置。使用相机设置,我可以找到相对于相机参考系的任何像素的深度值。

我的计划是使用摄像机提供的信号来检测人,然后使用立体摄像机找到平均深度值,从而计算距离,并由此计算人相对于摄像机的位置并运行我的电机机器人相应地使用PID。

现在我可以使用opencv附带的HOGdescriptor来运行机器人并进行人员检测了。但是问题是,即使使用nomax抑制,检测器也无法在机器人上实现稳定,因为太多的误报和跟踪丢失经常发生

所以我的问题是,你们可以建议仅跟踪人员的好方法吗?我计划在树莓派3b +上运行它,也许可以使用某种轻型NN。 我正在使用Intel d435作为深度相机。 TIA

oyming86 回答:在树莓派上运行的快速准确的人检测算法

Raspberry pi不具有执行对象检测和realsense驱动程序支持的计算能力,一旦启动realsense应用程序,请检查处理器负载。用于人检测的最简单模型之一是您使用的opencv的HOGdescripto。

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您可以使用预训练模型。如今有plenty个可供选择。移动设备也有较轻的版本。查看this博客文章。还值得检查TensorFlow Lite。有些架构会为您提供边界框和一些蒙版。猜猜您会对口罩更感兴趣。

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