Guia do detetor de pessoas/veículos

O modelo Person/vehicle detector permite-lhe detetar e contabilizar pessoas ou veículos^* em frames de vídeo. O modelo aceita uma stream de vídeo como entrada e produz um protocol buffer com a contagem de pessoas e veículos detetados em cada frame. O modelo é executado a seis FPS.

^{* Carros, autocarros, camiões, bicicletas, motociclos e ambulâncias.}

Saída do modelo

O modelo de deteção de pessoas/veículos mostra o número de pessoas e veículos detetados no frame processado atual. Segue-se a definição do buffer do protocolo da saída do modelo. A frequência do fluxo de saída é constante: um frame por segundo.

// The prediction result proto for Person/Vehicle Detection.
message OccupancyCountingPredictionResult {

 // Current timestamp.
 google.protobuf.Timestamp current_time = 1;

 // The entity info for annotations from the model.
 message Entity {
   // Label id.
   int64 label_id = 1;
   // Human readable string of the label.
   string label_string = 2;
 }

 // Identified box contains location and the entity of the object.
 message IdentifiedBox {
   // An unique id for this box.
   int64 box_id = 1;
   // Bounding Box in the normalized coordinates.
   message NormalizedBoundingBox {
     // Min in x coordinate.
     float xmin = 1;
     // Min in y coordinate.
     float ymin = 2;
     // Width of the bounding box.
     float width = 3;
     // Height of the bounding box.
     float height = 4;
   }
   // Bounding Box in the normalized coordinates.
   NormalizedBoundingBox normalized_bounding_box = 2;
   // Confidence score associated with this box.
   float score = 3;
   // Entity of this box.
   Entity entity = 4;
 }

 // A list of identified boxes.
 repeated IdentifiedBox identified_boxes = 2;

 // The statistics info for annotations from the model.
 message Stats {
   // The object info and count for annotations from the model.
   message ObjectCount {
     // Entity of this object.
     Entity entity = 1;
     // Count of the object.
     int32 count = 2;
   }
   // Counts of the full frame.
   repeated ObjectCount full_frame_count = 1;
 }

 // Detection statistics.
 Stats stats = 3;
}

Práticas recomendadas e limitações

• Evite pontos de vista invulgares da câmara (por exemplo, uma vista de cima) em que as pessoas e os veículos aparecem de forma diferente de uma vista padrão ou comum dos mesmos. A qualidade da deteção pode ser bastante afetada por visualizações invulgares.
• Certifique-se de que as pessoas e os veículos estão total ou maioritariamente visíveis. A qualidade da deteção pode ser afetada pela oclusão parcial de outros objetos.
• O detetor de pessoas/veículos tem um tamanho mínimo de objeto detetável. Este tamanho é de aproximadamente 2% relativamente ao tamanho da vista da câmara. Certifique-se de que as pessoas e os veículos-alvo não estão demasiado afastados da câmara. Os tamanhos visíveis destes objetos principais têm de ser suficientemente grandes.
• As áreas de interesse têm de ter iluminação adequada.
• Certifique-se de que a lente da câmara de origem do vídeo está limpa.
• Certifique-se de que as entidades (exceto pessoas ou carros) não obstruem nenhuma parte do campo de visão da câmara.
• Os seguintes fatores podem prejudicar o desempenho do modelo. Considere estes fatores quando obtiver dados:
  • Condições de iluminação deficientes.
  • Aglomerados e oclusões de objetos.
  • Miradouros invulgares.
  • Tamanhos de objetos pequenos.