Блог

Как улучшить качество детекции: избавляемся от “фантомных” переотражений

Как улучшить качество детекции: избавляемся от "фантомных" переотражений

Фантомные переотражения, получаемые в результате детекции объектов радарами smartmicro, могут представлять проблему при анализе транспортных потоков. Однако, существуют различные методы борьбы с такими переотражениями, которые позволяют повысить точность и достоверность получаемых данных. Давайте рассмотрим несколько эффективных методов.

Первым методом борьбы с фантомными переотражениями является использование полигонов. smartmicro предоставляет возможность создания полигонов в зонах, где фантомные переотражения наиболее вероятны. Полигоны позволяют исключить ложные срабатывания, ограничивая области анализа только там, где находятся реальные объекты. Путем настройки формы и размеров полигонов можно удалить нежелательные переотражения и получить более точную классификацию и подсчет транспортных средств.

Второй метод заключается в учете по id. Каждый объект, обнаруженный радарами smartmicro, получает уникальный идентификатор (id). Используя этот id, система может отслеживать движение объектов по транспортному потоку и отличать их от фантомных переотражений. Данный метод позволяет исключить фантомные переотражения, которые не имеют постоянного id и не соответствуют типичному поведению объектов на дороге.

Третий метод включает правильную настройку зон для приближающихся и удаляющихся объектов. Радары smartmicro предоставляют возможность настройки зон детекции, что позволяет более точно определять объекты в зависимости от их движения. Настройка зон для приближающихся и удаляющихся объектов позволяет исключить ложные срабатывания от фантомных переотражений, поскольку они обычно имеют необычное поведение и не соответствуют типичному движению транспортных средств.

Совокупное использование этих методов может значительно улучшить точность и надежность мониторинга транспортных потоков. Полигоны, учет по id и правильная настройка зон для приближающихся и удаляющихся объектов позволяют отличать реальные объекты от фантомных переотражений, что делает анализ данных более точным и достоверным.