deeplearning-arcgis

Detección y seguimiento de objetos con la función predict_video

Vamos a ver cómo implementar el método predict_video.

Definición del método predict_video

Podemos definir los siguientes parámetros en la función:

• El VMTI final puede multiplexarse con el vídeo de entrada pasando multiplex=True. Podemos definir la ruta donde se guardará en multiplex_file_path aunque por defecto el vídeo se guarda en el directorio del vídeo original.

• El parámetro track=True puede ser usada para rastrear objetos detectados en el vídeo. Al seguir objetos detectados, podemos definir el parámetro tracker_options:
  • assignment_iou_thrd: puede haber varios trackers detectando y rastreando objetos. El umral de la intersección sobre la unión (IoU) puede establecerse para asignar un rastreador con el valor de umbral mencionado.
  • vanish_frames : es el número de frames que el objeto está ausente para considerarlo desaparecido.
  • detect_frames: número de frames que un objeto permanece presente para empezar a rastrearlo.
• Con el parámetro visualize=True las detecciones serán visualizadas en el vídeo de salida que crea la función. Si queremos visualizar el resultado, también podemos personalizarlo con el parámetro visual_options:
  • show_scores: para visualizar la puntuación en las predicciones.
  • show_labels: para visualizar etiquetas en las predicciones.
  • thickness: grosor de la caja.
  • fontface: tamaño de letra.
  • color: (B, G, R) como en opencv.

Uso de la función

# Cargar el modelo, en este caso el YOLOv3 pero se puede poner cualquier modelo
from arcgis.learn import YOLOv3
model = YOLOv3()

model.predict_video(
    input_video_path=r"\path\to\video.mp4",
    metadata_file=r"\path\to\metadata\file.csv",
    visualize=True
)

Con personalización de las opciones visuales visual_options:

model.predict_video(
    input_video_path=r'\path\to\input_video.mp4', 
    metadata_file=r'\path\to\metadata\metedata_file.csv',
    track=True,
    output_file_path=r'\path\to\output\output_file.mp4',
    multiplex=True,
    multiplex_file_path=r'\path\to\output\multiplexed_file.mp4',
    tracker_options={
        'assignment_iou_thrd': 0.3, 
        'vanish_frames': 40, 
        'detect_frames': 10
        },
    visual_options={
        'show_scores': True, 
        'show_labels': True, 
        'thickness': 2, 
        'fontface': 0, 
        'color': (255, 255, 255)
        }
    )

Ejemplo de uso en ArcGIS Notebook