Object Tracking - Open TLD (Predator) - besser geht's nicht !?!

Hallo zusammen,

kürzlich bin ich zufällig auf folgenden Link gestoßen: http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html
http://www.youtube.com/watch?v=1GhNX...layer_embedded

Kurz & knapp: Bei TLD handelt es sich um einen lernenden Tracking-Algorithmus für Videostreams. Seht es euch am besten einfach selbst an.
Ich finde sehr beeindruckend, wie gut das funktioniert ...

Ich könnte mir gut vorstellen, dass das hier der ein oder andere auch für diverse Navigations- bzw. Roboterprojekte gut gebrauchen könnte.



Aktuell bin ich selbst auf der Suche nach einer geeigneten Navigatonsmöglichkeiten für einen (Rasenmäher-) Roboter. Nachdem GPS und diverse andere Sensoren zu ungenau, bzw. für mich nicht praktikabel sind (wie schon oft hier im Forum diskutiert) , wollte ich es nun mit einer fest positionierten Kamera und entsprechender Trackingsoftware versuchen. Was die Tracking-Funktion angeht, habe ich nun - so denke ich -das richtige gefunden.

Nun geht's darum, wie ich TLD nutzen kann, um an die Koordinaten eines Objeks zu kommen, damit ich diese in einer eigenen Navigations-/Steuersoftware (in JAVA) für meinen Roboter verwenden kann. ...

Kennt das Projekt bereits jemand?

Viele Grüße

Ein sehr interessantes System und für die Robotik sicherlich eine nützliche Angelegenheit bei der Cam-Erfassung eines Objekts/Subjekts, sowie eine mögliche Erfassung und Ermittlung des selbigen (Wiedererkennung, Neuerfassung etc.).
Randnotiz: Grob erinnert mich das - aber auch nur annähert - an das Such- und Erfassungssystem eines Kampfjets, beim Target-Tracking für die Missiles, wo anhand vorhandener Kenndaten (falls bekannt) und Sensorikerfassung das Ziel erfasst und getrackt wird.
Da das System im Video auch einen Bären gesichtet und getrackt hat (reine Bewegungserfassung und Abgleichung), sollte doch was sinnvolles dazu bestimmt im SourceCode zu finden sein.

/zum Rasenmäher:
Ansonsten hab ich des öfteren mitbekommen, wie Leute einfach kleine Sendemasten an den Eckpunkten des Rasenfeldes angelegt haben und der Rassenfresser so stets wusste wo er war, aufgrund der Positionsabgleichung mehrerer Masten und der eigenen Position (zB. Triangulation). Ergänzen kann man dies mit einer Art Kartenfunktion, auf der geloggt wird, wo der Rasen schon abgegrast wurde.^^
Mit einem Datenmast (zB. wLan oder Bluetooth) lässt sich direkt auf deinem PC anzeigen, was der Bot bisher schon geleistet hat, wo lang er ging und wie lange er unterwegs war etc.


grüße,
zykez

ich finde das Konzept sehr interessant, verlangt aber auch recht viel Speicherleistung und Rechenleistung .... ob das Verfahren bei mehreren gleichzeitigen Verfolgungen aber auch noch so effektiv arbeitet ?! Ich kann mir vorstellen, dass der massive Rechenaufwand da schon zu Erkennungsfehlern führt ?!

Ließe sich aber schon durch ein reines Rechnerboard mit PC-CPU (degradiert als Co-Prozi) samt USB-Schnittstelle für USB-Sticks mit 16-32gb als Quick-HDD ideal einsetzen - falls der mC das mitmacht. Aber frag mich net wie das codetechnisch aussehen muss.

grüße,
zykez