Odborná definícia
Význam a odborné vymedzenie pojmu
Occlusion handling označuje metódy, ktorými systém počítačového videnia rozpoznáva a kompenzuje čiastočné alebo úplné zakrytie objektu iným objektom, hranicou obrazu alebo vlastnou časťou. Model môže využívať viditeľné fragmenty, kontext, hĺbku, časovú kontinuitu, amodálnu reprezentáciu a pamäť predchádzajúceho vzhľadu. Pri detekcii ide o zachovanie správnej lokalizácie, pri trackingu o udržanie identity počas neviditeľnosti. Systém musí zároveň odlíšiť zakrytie od odchodu zo scény, čo bez ďalších senzorov nemusí byť jednoznačné.
Zrozumiteľné vysvetlenie
Ako sa pojem používa v praxi
Keď auto na chvíľu prejde za autobusom, dobrý tracker nevyhlási, že zaniklo, a po objavení mu nepridelí novú identitu. Počas zakrytia pracuje s odhadom pohybu a informáciou, ktorá zostala z viditeľnej časti alebo z predchádzajúcich snímok. Ak však objekt zmení smer za prekážkou, predikcia môže byť chybná. Pri dlhom úplnom zakrytí by systém nemal predstierať presnú polohu, ale zvyšovať neistotu a po opätovnom objavení vyhodnotiť viac kandidátov podľa vzhľadu, času a fyzikálne možnej trajektórie.
Časté otázky
Otázky, ktoré spresňujú význam
Čo je čiastočné a úplné zakrytie?
Pri čiastočnom zakrytí zostáva viditeľná časť cieľa, z ktorej možno extrahovať príznaky. Pri úplnom zakrytí sa poloha iba odhaduje z minulosti, kontextu alebo iného senzora.
Ako sa zakrytie anotuje v datasete?
Použiť možno viditeľný rámček, amodálny rámček celého predpokladaného objektu, masku viditeľnej časti a atribút miery zakrytia. Výber musí zodpovedať tomu, čo má model predikovať.
Prečo kontext môže pri zakrytí aj škodiť?
Model sa môže naučiť, že objekt sa typicky nachádza pri určitom pozadí, a potom vytvárať falošné detekcie bez dostatočného vizuálneho dôkazu. Robustnosť sa testuje aj pri zmene prostredia.
Ako sa vyhodnocuje tracking cez zakrytie?
Sleduje sa zachovanie identity, úspech opätovného priradenia, čas do straty stopy a lokalizačná neistota počas neviditeľnosti. Bežný priemer cez všetky snímky môže problém zakryť.
Kedy pomôže ďalší senzor?
Radar, lidar, termálna kamera alebo viac pohľadov môžu zachovať informáciu, keď RGB kamera cieľ nevidí. Fúzia však vyžaduje kalibráciu času, súradníc a spoľahlivosti každého senzora.
Súvisiace pojmy
Významové a tematické súvislosti
Pojem v rozhodovaní
Odborné články, ktoré tento pojem používajú v praxi
Zdroje a redakčná stopa
Použité východiská a odborná revízia
- CVPR, Robust Object Detection Under Occlusion CVPR, Tracking Through Containers and Occluders
Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.