การตรวจจับแมวด้วยสายตาโดยการตรวจจับความผิดปกติ

ฉันมีโครงการงานอดิเรกที่ฉันคิดจะทำเพื่อเพิ่มประสบการณ์การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ จำกัด ฉันใช้ Coursera MOOC ไปแล้วในหัวข้อนี้ คำถามของฉันเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของโครงการ

ภารกิจมีดังต่อไปนี้:

เพื่อนบ้านแมวมาเยี่ยมสวนของฉันเป็นครั้งคราวซึ่งฉันไม่ชอบเพราะพวกเขามักจะถ่ายอุจจาระบนสนามหญ้าของฉัน ฉันต้องการระบบเตือนที่แจ้งเตือนฉันเมื่อมีแมวอยู่เพื่อที่ฉันจะได้ไล่มันออกไปโดยใช้ super soaker ของฉัน เพื่อความเรียบง่ายบอกว่าฉันแค่ดูแลแมวที่มีสีดำและสีขาว

ฉันได้ติดตั้งราสเบอร์รี่ pi พร้อมโมดูลกล้องที่สามารถจับภาพวิดีโอและ / หรือรูปภาพของส่วนหนึ่งของสวน

ภาพตัวอย่าง:

ความคิดแรกของฉันคือการฝึกลักษณนามเพื่อระบุวัตถุแมวหรือแมว แต่หลังจากทราบว่าฉันจะไม่สามารถรับตัวอย่างเชิงบวกจำนวนมากได้

ฉันคาดว่าถ้าฉันถ่ายภาพทุก ๆ วันฉันจะได้รูปแมวที่มีแมวห้าภาพ (ประมาณ 60,000 กับแสงอาทิตย์) ต่อวัน

สิ่งนี้เป็นไปได้โดยใช้การตรวจจับความผิดปกติหรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้นคุณสมบัติอะไรที่คุณจะแนะนำ? ความคิดของฉันคือการนับจำนวนพิกเซลด้วยสีที่แน่นอน ทำการตรวจจับหยด / การแบ่งส่วนภาพบางส่วน (ซึ่งฉันไม่ทราบว่าจะทำอย่างไรและต้องการหลีกเลี่ยง) และทำการวิเคราะห์สีแบบเดียวกันกับพวกมัน

คุณสามารถทำให้ปัญหาของคุณง่ายขึ้นอย่างมีนัยสำคัญโดยใช้วิธีการตรวจจับการเคลื่อนไหว / การเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่นคุณสามารถเปรียบเทียบแต่ละภาพ / เฟรมกับหนึ่งภาพในช่วงต้น ๆ (เช่นก่อนหน้านี้หนึ่งนาที) จากนั้นพิจารณาเฉพาะพิกเซลที่เปลี่ยนไปตั้งแต่ครั้งก่อนหน้า จากนั้นคุณสามารถแยกพื้นที่สี่เหลี่ยมของการเปลี่ยนแปลงและใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการจำแนกประเภทหรือการตรวจจับความผิดปกติของคุณ

การใช้วิธีการประเภทนี้สามารถทำให้ตัวจําแนกของคุณง่ายขึ้นและลดอัตราเป้าหมายผิดพลาดได้เพราะคุณสามารถเพิกเฉยต่อสิ่งใดก็ตามที่ไม่ได้มีขนาดเท่ากับแมว (เช่นคนหรือนก) จากนั้นคุณจะใช้พื้นที่การเปลี่ยนแปลงที่ถูกแยกซึ่งไม่ถูกกรองออกเพื่อสร้างชุดการฝึกอบรมสำหรับลักษณนามของคุณ (หรือเครื่องตรวจจับความผิดปกติ)

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้รับอัตราเป้าหมายที่ผิดพลาดอย่างเพียงพอก่อนที่จะทำการติดตั้งป้อมปืนเลเซอร์กับระบบตรวจจับการบุกรุกแมวของคุณ

นี่เป็นโครงการที่น่าสนใจและค่อนข้างทะเยอทะยาน :)

ฉันไม่แน่ใจว่าการตรวจจับความผิดปกติ (อย่างน้อยในแง่ที่อธิบายไว้ในหลักสูตรที่คุณติดตาม) จะเป็นอัลกอริทึมที่เหมาะสมมากในกรณีนี้

ฉันจะพิจารณาแนวทางที่เป็นไปได้มากขึ้นเพื่อเป็นสิ่งที่ถูกกล่าวถึงในตอนท้ายของหลักสูตรที่มีการแสดงเวิร์กโฟลว์ Photo OCR

วิธีการจะประกอบด้วยการแบ่งส่วนภาพของคุณใน "บล็อก" ขนาดเล็กและผ่านพวกเขาทีละคนโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและพยายามที่จะจำแนกแต่ละบล็อกตามว่ามันมีแมวหรือไม่ หากหนึ่งบล็อกมีแมวการเตือนภัยจะดับลง ในฐานะโบนัสคุณจะได้รับตำแหน่งของแมวเช่นกันดังนั้นคุณอาจคิดว่าจะรวมการตอบสนอง "อัตโนมัติ" บางอย่างเป็นขั้นตอนในอนาคตสำหรับโครงการของคุณ

ประโยชน์ที่นี่คือคุณจะไม่ต้องฝึกอัลกอริทึมของคุณโดยใช้ชุดข้อมูลเฉพาะสวนของคุณ (ซึ่งอย่างที่คุณพูดถึงเป็นเรื่องยากที่จะสร้าง) แต่คุณสามารถใช้ภาพของแมวที่ถอดออกจากเน็ตได้ (เช่นบางทีคุณสามารถค้นหา "แมวบนพื้นหญ้า" หรืออะไรก็ได้) และบางทีอาจเป็นภาพจากสวน (หรืออื่น ๆ ) ของคุณ ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลาในการรวบรวมภาพถ่ายจากกล้องของคุณและคุณหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่จะมีตัวอย่างผลบวก (เช่นแมว) ที่มีขนาดเล็กมาก

ตอนนี้แน่นอนว่าการสร้างเครื่องตรวจจับแมวที่แม่นยำนั้นเป็นเรื่องง่ายเพียงใด

กลยุทธ์ของการตรวจจับการเคลื่อนไหว / การเปลี่ยนแปลงนั้นแน่นอนเพียงพอ แต่ฉันต้องการเพิ่มการทำงานพิเศษ ฉันจะตรวจจับภูมิภาคที่มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงได้เช่นบันไดดูเหมือนว่าสถานที่ที่มนุษย์สามารถเป็นได้ (เช่นแมว) และหญ้าที่สุนัขแมวหรือมนุษย์สามารถเป็นได้

ฉันจะจับแผนที่ที่มีขนาดของวัตถุและวิถีและด้วยสิ่งนี้ฉันจะสร้างกลุ่มโดยมีจุดประสงค์ในการตรวจจับวัตถุ (มีขนาดเฉพาะภายในรูปภาพในรูปของพิกเซล) ที่เคลื่อนที่ด้วยความเร็วและวิถีที่แน่นอน

คุณสามารถทำได้โดยใช้ R หรือฉันจะแนะนำ OpenCV เพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวและติดตามวัตถุต่าง ๆ

การลบพื้นหลังของ OpenCV จะพบวัตถุที่เคลื่อนไหวเกี่ยวกับการชุบแข็งของคุณ หลังจากนั้นคุณสามารถใช้ตัวจําแนกหรือการวิเคราะห์รูปร่างเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างแมวคนต้นไม้และอื่น ๆ

นี่มันคือนก? มันเป็นแมวเหรอ? เรามีขนาดแมวขาวดำ! นกกางเขนที่นี่ เพื่อที่จะล้มเหลว

สิ่งแรกคือการยกเว้นทุกพื้นที่ที่เป็นสีเขียวแมวเป็นสีเขียวไม่ค่อย

จากนั้นเปรียบเทียบส่วนที่เหลือกับภาพอ้างอิงเพื่อลบสิ่งที่คงที่เช่นหินและบันได

ควรตรวจจับวัตถุขนาดเล็กที่สุด แต่สำหรับการจำแนกประเภทความละเอียดต่ำเกินไป อาจเป็นเพื่อนบ้านของคุณทดสอบเสียงพึมพำควบคุมระยะไกลใหม่ของเขา

ด้วยกล้องสองตัวคุณสามารถทำแผนที่สามมิติของวัตถุและกำจัดวัตถุที่บินได้