การทำแผนที่เอาต์พุตการมองเห็นไปยังอินพุตเครือข่ายประสาทเทียม

ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับคำถามของคุณ ปัญหาอาจเป็นได้ทั้งข้อมูลอนุกรมเวลาและไม่ใช่ คุณอาจสามารถเปลี่ยนเวอร์ชันอนุกรมเวลาของปัญหาได้ โดยที่สามารถแก้ไขได้โดยใช้ ANN แต่มันเป็นค้อนของมาสโลว์ :) นอกจากนี้คุณช่วยเรียบเรียงปัญหาใหม่ได้ไหม

ดังที่คุณกล่าวไว้ คุณสามารถใส่คุณลักษณะต่างๆ ให้กับมันจากสองหรือสามเฟรม จากนั้นใช้ตัวแยกประเภทเพื่อตรวจจับอุบัติเหตุหรือไม่ แต่การฝึกตัวแยกประเภทดังกล่าวอาจเป็นเรื่องยาก ปัญหานั้นยากมาก และคุณอาจต้องใช้ตัวอย่างการฝึกอบรมจำนวนมากเพื่อให้ถูกต้อง โดยเฉพาะตัวอย่างเชิงลบที่ดีจริงๆ (เช่น รถยนต์ที่เดินทางใกล้กัน) เป็นต้น

มีหลายวิธีที่คุณสามารถลองแก้ไขปัญหาการตรวจจับอุบัติเหตุนี้ได้ ตัวอย่างเช่น : สร้างตัวแยกประเภท (ANN/SVM ฯลฯ) เพื่อตรวจจับอุบัติเหตุโดยไม่มีข้อมูลอนุกรมเวลา ในกรณีนี้ ข้อมูลที่คุณป้อนจะเป็นรูปภาพอุบัติเหตุและรูปภาพที่ไม่ใช่อุบัติเหตุ หรือตัวอย่างเชิงบวกและเชิงลบสำหรับการฝึกอบรมและรูปภาพสำหรับการทดสอบในภายหลัง ในกรณีนี้ คุณไม่ได้ดูข้อมูลอนุกรมเวลา แต่ที่นี่คุณอาจต้องการคุณสมบัติมากมายเพื่อตรวจจับสิ่งเดียวกัน (ซึ่งในแง่หนึ่งก็คือปัญหาเวอร์ชันเฟรมเดียว)

วิธีที่สองคือการใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา ซึ่งในกรณีนี้ คุณจะต้องตรวจจับคุณลักษณะต่างๆ ติดตามคุณลักษณะต่างๆ (เช่น ใช้ลูคัส คานาเด/ฮอร์น และชุนค์) จากนั้นใช้ข้อมูลเกี่ยวกับความเร็วและเซนทรอยด์เพื่อตรวจจับอุบัติเหตุ คุณอาจกำหนดมันสำหรับ HMM ได้