История изменений
Исправление SZT, (текущая версия) :
Примеры таких вариантов:
1. Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
2. Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
3. Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.
А может есть какой-то четкий математический метод, не основанный на всяких эвристиках и нейросетях? Ну чтоб если мы берем две камеры с известными характеристиками, которые размещены на вполне конкретном расстоянии под вполне конкретным углом, такие-то линзы на камерах, то на основании формулы мы можем так-то сопоставить координаты с одной и с другой камеры? Ну и учитывая что камеры две, можно еще и расстояния определять (хотя одна из них тепловизор, другая оптическая, что несколько осложняет задачу).
Может быть можно например помахать паяльником перед двумя камерами на хромакее и на основании этого как-нибудь высчитать функцию трансляции координат для одной камеры в кооодинаты другой? Т.е. чтоб на основе наблюдений с двух камер чтоб можно было синтезировать быструю функцию(без сложных нейросетей), которая дает отображение из координат изображения одной камеры в координаты другой. Ведь такая задача наверняка имеет какое-то геометрическое (оптическое) решение, и нейросети тут не требуются.
Исправление SZT, :
Примеры таких вариантов:
1. Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
2. Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
3. Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.
А может есть какой-то четкий математический метод, не основанный на всяких эвристиках и нейросетях? Ну чтоб если мы берем две камеры с известными характеристиками, которые размещены на вполне конкретном расстоянии под вполне конкретным углом, такие-то линзы на камерах, то на основании формулы мы можем так-то сопоставить координаты с одной и с другой камеры? Ну и учитывая что камеры две, можно еще и расстояния определять (хотя одна из них тепловизор, другая оптическая, что несколько осложняет задачу).
Может быть можно например помахать паяльником перед двумя камерами на хромакее и на основании этого как-нибудь высчитать функцию трансляции координат для одной камеры в кооодинаты другой? Т.е. чтоб на основе наблюдений с двух камер чтоб можно было синтезировать быструю функцию(без сложных нейросетей), которая дает отображение из координат изображения одной камеры в координаты другой.
Исправление SZT, :
Примеры таких вариантов:
1. Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
2. Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
3. Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.
А может есть какой-то четкий математический метод, не основанный на всяких эвристиках и нейросетях? Ну чтоб если мы берем две камеры с известными характеристиками, которые размещены на вполне конкретном расстоянии под вполне конкретным углом, такие-то линзы на камерах, то на основании формулы мы можем так-то сопоставить координаты с одной и с другой камеры? Ну и учитывая что камеры две, можно еще и расстояния определять (хотя одна из них тепловизор, другая оптическая, что несколько осложняет задачу).
Можно например помахать паяльником перед двумя камерами на хромакее и на основании этого как-нибудь высчитать функцию трансляции координат для одной камеры в кооодинаты другой
Исправление SZT, :
Примеры таких вариантов:
1. Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
2. Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
3. Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.
А может есть какой-то четкий математический метод, не основанный на всяких эвристиках? Ну чтоб если мы берем две камеры с известными характеристиками, которые размещены на вполне конкретном расстоянии под вполне конкретным углом, такие-то линзы на камерах, то на основании формулы мы можем так-то сопоставить координаты с одной и с другой камеры? Ну и учитывая что камеры две, можно еще и расстояния определять (хотя одна из них тепловизор, другая оптическая, что несколько осложняет задачу).
Можно например помахать паяльником перед двумя камерами на хромакее и на основании этого как-нибудь высчитать функцию трансляции координат для одной камеры в кооодинаты другой
Исходная версия SZT, :
Примеры таких вариантов:
1. Взять детектор движения, запустить его на обоих каналах и определить наиболее похожие по форме и параметрам движения объекты.
2. Сегментировать все объекты с температурой 30+ - 42 градуса, сопоставить их характеристики с характеристиками лиц из оптического канала и найти соответствие.
3. Найти размеченный датасет с людьми, которые ходят перед тепловизором, и натренировать на нём YOLO/SSD. Дальше - см выше.
А есть может есть какой-то четкий математический метод, не основанный на всяких эвристиках? Ну чтоб если мы берем две камеры с известными характеристиками, которые размещены на вполне конкретном расстоянии под вполне конкретным углом, такие-то линзы на камерах, то на основании формулы мы можем так-то сопоставить координаты с одной и с другой камеры? Ну и учитывая что камеры две, можно еще и расстояния определять (хотя одна из них тепловизор, другая оптическая, что несколько осложняет задачу)