Cascade-Training für die Erkennung von Straßenrissen

Question

Ich habe an einer Kaskade mit der LBP-Funktion gearbeitet, die mir helfen wird, Straßenrisse auf Straßenbildern zu erkennen, die von einer Drohne aufgenommen wurden. Ich habe eine Menge Test und eine andere Liste von Bildern gemacht, aber ich habe viele falsche Positive.

Ich frage mich, ob diese Methode gut für diese Art von Erkennung ist und gibt es eine bessere Methode, die ich verwenden könnte, andere als einfache Schwelle?

Answer 1

Training LBP oder Haar Cascade Klassifizierer zur Erkennung von Rissen auf der Straße ist nach meiner Erfahrung nicht die beste Lösung, da es keinen gemeinsamen Nenner im Vergleich zur Erkennung von Gesichtern usw. gibt. Haben Sie einen richtigen Datensatz für das Training? Wie viele Positive nimmst du? Ich denke nicht, dass genug Features ausgewählt sind und deshalb bekommen Sie so viele falsche Positive, weil sie diese während des Trainings nicht unterscheiden können.

Beginnen Sie mit verschiedenen Schwellen der Straße, wie Sie erwähnt haben, und sehen Sie, ob Sie die Risse unterscheiden können. Sobald sie im Gegensatz zur Straße sichtbar genug sind, können Sie von dort aus weiterfahren.