多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频）
用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。
介绍
该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。
用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。
安装
如果您的计算机上未安装 ，请下载
克隆存储库
git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification
创建项目环境
cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification
conda create
2023-03-22 15:57:54
50.11MB
1
Multi-Camera Networks Principles and Applications
2022-11-17 20:30:39
22.14MB
1
主要内容：
移动机器人SLAM的多摄像机计算机视觉导航
采用多台摄像机达到精确的定位建图
2021-12-23 14:29:36
24.29MB
1
多摄像机轨迹预测
此存储库包含有关Warwick-NTU多摄像机预报数据库（WNMF）和基线多摄像机轨迹预报（MCTF）实验的信息。 此回购随附以下论文：
Olly Styles，Tanaya Guha，Victor Sanchez，Alex C. Kot，“多摄像机轨迹预测：摄像机网络中的行人轨迹预测”，IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议，2020年
论文链接： :
访问WNMF
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数据集详细信息
数据下载包含以下内容：
影片
视频被配对为入口和出口。 偏离定义为在丢失跟踪信息之前的4秒钟（因此假定该人离开了摄像机视线。入口是该人重新出现的下一台摄像机。入口视频剪辑持续12秒钟，从开始从每个人离开另一个相机视
2021-11-27 10:58:55
644KB
1
多相机slam
2021-04-15 09:01:53
1.94MB
1
小秋SLAM笔记
2021-02-19 20:08:36
1.07MB
1