Download de presentatie
De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub
GepubliceerdChristina Meijer Laatst gewijzigd meer dan 9 jaar geleden
1
TI2710-D Imaging project Groep 5 Marnix de Graaf Raoul Harel Tim Rensen Mirko Dunnewind Daniël Vermeulen
2
TI2710-D Imaging project Groep 5 Marnix de Graaf Raoul Harel Tim Rensen Mirko Dunnewind
3
Waar gaan we het over hebben? Voorstellen Onderwerp introduceren Werking uitleggen Demo Overwegingen Conclusie 3/18
4
Onderwerp Waarom gekozen? Wat hebben we gekozen? 4/18
5
Werking Lift-detectie Lift-status Persoons-segmentatie Classificatie Data-analyse 5/18
6
Werking – lift-detectie Edge detection Randen aan elkaar Bounding box Ook voor rest van programma 6/18
7
Werking – lift-status Bovenste rand lift 4 stadia: open, closing, closed, opening Groene kanaal (+ threshold) Open / dicht? 7/18
8
Persoonssegmentatie Beweging Grayscale Threshold Dilaties Vermoeden personen 8/18
9
Classificatie Klopt de segmentatie? Bepalen hoeveel mensen er zijn (headhunter) Bounding-box opgeslagen Hoeveel mensen in/uit lift 9/18
10
Data-analyse Werkzaam als lift open tot lift dicht is Verzameling outputs van classificatie 10/18
11
Demo’s – live voorbeeld 11/18
12
Andere ideeën en fails Skeletons Tracking & face recognition Lift-detectie (kleur) Normalisatie Persoons-segmentatie (achtergrond) 12/18
13
Skeleton Heel traag Goede resultaten Branchpoint en shrink 13/18
14
Tracking & face recognition Ook traag Achterhoofd Moeilijk implementeerbaar 14/18
15
Lift-detectie (kleur) Kleuren veranderen Te kleine boundingbox 15/18
16
Fail: normalisatie Gemiddelde moeilijk stabiel te houden Traag Drivers beter Automatische wit- en lichtbalans uit 16/18
17
Persoons-segmentatie Achtergrond Blob 17/18
18
Conclusie Moeilijke opgave Enkele bugs Grote groepen Werkt prima Korte verwerkingstijd Geen crashes 18/18
19
Vragen? 19/18
Verwante presentaties
© 2024 SlidePlayer.nl Inc.
All rights reserved.