OpenCV猪人检测被垂直线愚弄？

Question

我一直在使用Python在RPi上测试openCV。该视频来自CCTV摄像机的USB抓取器。

我在一个房间里用'理想'的坚持数字测试它，它工作的很好，自动跟踪和缩放。

但是，当在现实世界中进行测试时，第一个测试位置在视图中具有波纹状屋顶，并且屋顶的垂直线始终会作为人物被检测到。

由于HoG检测对灌木丛，树木和其他光学混乱的图像似乎非常强大，我对此非常惊讶。一系列垂直线似乎每次都能捕捉到它。

为什么会这样呢？

我是否需要考虑重新训练它？我会想象这将是一项相当艰巨的任务！

是否有其他人发现此问题？

也许我应该尝试并预先过滤图像中的垂直线？

有一个人跟踪器不能应付篱笆或屋顶是有点限制！

Answer 1

在仅仅一次培训课程后出现误报是常见现象，应该予以考虑。您现在应该记录所有这些误报，并将其用于严重的负面训练。也就是说，你会将这些误报添加到负面训练集中。一旦你进行了严格的负面训练，你的模型应该表现得更好，误报的数量也会减少。

了解栅栏和其他边缘显示为假阳性的原因有点复杂，可以通过Dalal和Triggs提供的许多文章和原始HOG论文进行更好的解释，我强烈建议。