История изменений

Какие лучше модели для face recognition брать под этот одноплатник, ну чтоб он успевал обрабатывать, там же много людей в кадр попадать могут, надо всем лица определять? Или вот просто взять первую попавшуюся обученную на определение лица нейросеть, и она скорее всего справится?

Это зависит от того, сколько у тебя времени а эту работу. Для начала возьми готовую модель, YOLO/SSD, построенную на базе MobileNet.

Ну по поводу детекта температуры с тепловизионной камеры - там наверное просто надо найти максимально теплый участок в пределах квадрата определенного для лица - наверняка в OpenCV что-то такое есть, только надо еще и как-то логично совместить изображение с тепловизора и с оптической камеры (ну что вот эти координаты изображения с камеры1 соответствуют вот этим координатам с изображения камеры2) - как это правильно делать и как это вообще называется? Нужно это как-то калибровать?

Это называется поправка на паралакс, для этого надо научиться находить силуэт человека на изображении с тепловизора.

Вариантов там много, какой конкретно брать зависит от количества людей.

Примеры таких вариантов:

Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.

Без опыта и датасетов не рекомендую заморачиваться с обучением моделей.

Вот, кстати, ссылка по теме

Какие лучше модели для face recognition брать под этот одноплатник, ну чтоб он успевал обрабатывать, там же много людей в кадр попадать могут, надо всем лица определять? Или вот просто взять первую попавшуюся обученную на определение лица нейросеть, и она скорее всего справится?

Это зависит от того, сколько у тебя времени а эту работу. Для начала возьми готовую модель, YOLO/SSD, построенную на базе MobileNet.

Ну по поводу детекта температуры с тепловизионной камеры - там наверное просто надо найти максимально теплый участок в пределах квадрата определенного для лица - наверняка в OpenCV что-то такое есть, только надо еще и как-то логично совместить изображение с тепловизора и с оптической камеры (ну что вот эти координаты изображения с камеры1 соответствуют вот этим координатам с изображения камеры2) - как это правильно делать и как это вообще называется? Нужно это как-то калибровать?

Это называется поправка на паралакс, для этого надо научиться находить силуэт человека на изображении с тепловизора.

Вариантов там много, какой конкретно брать зависит от количества людей.

Примеры таких вариантов:

Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.

Без опыта и датасетов не рекомендую заморачиваться с обучением моделей.

Вот, кстати, ссылка по теме:https://medium.com/@joehoeller/object-detection-on-thermal-images-f9526237686a

Какие лучше модели для face recognition брать под этот одноплатник, ну чтоб он успевал обрабатывать, там же много людей в кадр попадать могут, надо всем лица определять? Или вот просто взять первую попавшуюся обученную на определение лица нейросеть, и она скорее всего справится?

Это зависит от того, сколько у тебя времени а эту работу. Для начала возьми готовую модель, YOLO/SSD, построенную на базе MobileNet.

Ну по поводу детекта температуры с тепловизионной камеры - там наверное просто надо найти максимально теплый участок в пределах квадрата определенного для лица - наверняка в OpenCV что-то такое есть, только надо еще и как-то логично совместить изображение с тепловизора и с оптической камеры (ну что вот эти координаты изображения с камеры1 соответствуют вот этим координатам с изображения камеры2) - как это правильно делать и как это вообще называется? Нужно это как-то калибровать?

Это называется поправка на паралакс, для этого надо научиться находить силуэт человека на изображении с тепловизора.

Вариантов там много, какой конкретно брать зависит от количества людей.

Примеры таких вариантов:

Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.

Без опыта и датасетов не рекомендую заморачиваться с обучением моделей.

Какие лучше модели для face recognition брать под этот одноплатник, ну чтоб он успевал обрабатывать, там же много людей в кадр попадать могут, надо всем лица определять? Или вот просто взять первую попавшуюся обученную на определение лица нейросеть, и она скорее всего справится?

Это зависит от того, сколько у тебя времени а эту работу. Для начала возьми готовую модел, YOLO/SSD, построенную на базе MobileNet.

Ну по поводу детекта температуры с тепловизионной камеры - там наверное просто надо найти максимально теплый участок в пределах квадрата определенного для лица - наверняка в OpenCV что-то такое есть, только надо еще и как-то логично совместить изображение с тепловизора и с оптической камеры (ну что вот эти координаты изображения с камеры1 соответствуют вот этим координатам с изображения камеры2) - как это правильно делать и как это вообще называется? Нужно это как-то калибровать?

Это называется поправка на паралакс, для этого надо научиться находить силуэт человека на изображении с тепловизора.

Вариантов там много, какой конкретно брать зависит от количества людей.

Примеры таких вариантов:

Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.

Без опыта и датасетов не рекомендую заморачиваться с обучением моделей.