Umsetzungsrichtlinien im Bereich des automatisierten Fahrens
SegAnyMo eignet sich besonders für die Erkennung von sich bewegenden Objekten in Straßenszenen, mit spezifischen Implementierungsschritten:
- Phase der Datenaufbereitung::
- Aufzeichnung von Videos im MP4-Format mit der Fahrzeugkamera (1080p@30fps empfohlen)
- 通过FFmpeg提取关键帧：ffmpeg -i input.mp4 -vf select=’not(mod(n,5))’ -vsync vfr img_%04d.jpg
- Modell-Anpassungsschema::
- Laden Sie das Pre-Training-Modell für Straßenszenen herunter (Sie müssen den resume_path in configs/example_train.yaml ändern)
- Anpassen des Parameters vehicle_class in core/utils/run_inference.py
- Prozessoptimierung::
- Vorrangige Verarbeitung semantischer Merkmale der Dinos (Identifizierung von Fahrzeugklassen)
- Kombination des Moduls -depth_anything_v2, um Entfernungsinformationen zu erhalten
- Ausgabe von Trajektorendaten im JSON-Format für die Integration von Erfassungssystemen
Für sich schnell bewegende Objekte wird empfohlen, 1) den -step auf 3-5 zu verkürzen; 2) den Parameter max_displacement zur TAPNet-Konfiguration hinzuzufügen; und 3) core/eval/eval_mask.py zu verwenden, um die Leckagerate zu bewerten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSegAnyMo: ein Open-Source-Tool zur automatischen Segmentierung beliebiger bewegter Objekte aus VideosDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann SegAnyMo zur Fahrzeugerkennung in autonomen Fahrszenarien eingesetzt werden?
