关于AI识别物体坐标点与追踪逻辑_ai图片识别坐标-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cjqqschoolqq/article/details/120164405

本文介绍了两种多目标追踪技术：卡尔曼滤波和基于最大重叠区域的方法。卡尔曼滤波是一种高级追踪算法，尽管代码复杂，需要高等数学知识。而最大重叠区域法适用于物体运动每帧都能识别的情况，通过计算两框的重叠面积来判断追踪效果。同时，提供了计算重叠面积的函数及点距离的计算方法。博客链接中包含了更多关于多目标追踪的实现细节和相关算法。

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网络上出现了很多的动态自动追踪

比较有名的是卡尔曼滤波来做追踪,感觉代码很复杂,需要的高等数学知识,这么多年早忘记了

目前还有一种就是最大重叠区域了,前提是每秒处理的帧数最多25fps等,达到物体的运动每帧都能识别到,这样重叠面积就是最好的效果;

//计算重叠面积
 float Tool::Point12stackv(
        int ax1, int ay1, int ax2, int ay2,
        int bx1, int by1, int bx2, int by2)
    {
        //left, top, bottom,right
        int x1 = _MAX(ax1, bx1);
        int y1 = _MAX(ay1, by1);
        int x2 = _MIN(ax2, bx2);
        int y2 = _MIN(ay2, by2);

        int m1 = (ax2 - ax1) * (ay2 - ay1);
        int m2 = (bx2 - bx1) * (by2 - by1);
        int mm = _MIN(m1, m2);
        int width = x2 - x1;
        int height = y2 - y1;
     
        if (width <= 0 || height <= 0)
            return 0;
        int mc = width * height;
        //if(mc<0)
        //    return 0;
        //printf("相交面积: %d,面积:%d,%d, 重叠率:%.2f\n", mc, m1, m2, mc * 1.0 / mm); //是否包含?
        return mc * 1.0 / mm;
    }

 /** 点的距离 **/
    double Tool::PointDistance(int x1, int y1, int x2, int y2)
    {
        return sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2));
    }

多目标追踪:

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44523062/article/details/106283915

https://blog.youkuaiyun.com/u011100984/article/details/38540709

https://blog.youkuaiyun.com/qq_51682716/article/details/118721213

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59148865(多目标跟踪：SORT和Deep SORT)

(𝑢, 𝑣, 𝑟, ℎ, ̇𝑥, ̇𝑦, ̇𝑟, ℎ)̇:

其中 (u,v) 代表 bbox 的中心点，宽高比r, 高h，以及对应的在图像坐标上的相对速度

只有python的代码