Difference between revisions of "ROS OpenTLD"

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ROS_OpenTLD is a ROS version of the OpenTLD tracker.
 
ROS_OpenTLD is a ROS version of the OpenTLD tracker.
 
OpenTLD is a C++ implementation of TLD Predator (Tracking. Learning and Detection) implemented by the AIT (Austrian Institute of Technology), that was originally published in Matlab by Zdenek Kalal. OpenTLD is used for tracking objects in video streams. It doesn't need any training data and is also able to load predefined models (http://gnebehay.github.com/OpenTLD/).
 
OpenTLD is a C++ implementation of TLD Predator (Tracking. Learning and Detection) implemented by the AIT (Austrian Institute of Technology), that was originally published in Matlab by Zdenek Kalal. OpenTLD is used for tracking objects in video streams. It doesn't need any training data and is also able to load predefined models (http://gnebehay.github.com/OpenTLD/).
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In the two launch files, you can configure the input video stream. In the tracker launch file, you can configure the bounding box source, the default bounding box if there is one, the model that you may want to load and its path, the automatic face detection by the OpenCV cascade classifier and some others parameters.
 
In the two launch files, you can configure the input video stream. In the tracker launch file, you can configure the bounding box source, the default bounding box if there is one, the model that you may want to load and its path, the automatic face detection by the OpenCV cascade classifier and some others parameters.
 
Like OpenTLD, ROS_OpenTLD is published under the terms of the GNU General Public License.
 
Like OpenTLD, ROS_OpenTLD is published under the terms of the GNU General Public License.
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ROS_OpenTLD  est une version ROS du logiciel de suivi OpenTLD.
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OpenTLD est une implémentation C++ de l’algorithme de suivi TLD Predator (Tracking. Learning and Detection) implémenté par le AIT (Austrian Institute of Technology), qui a été publiée à l’origine sur Matlab par Zdenek Kalal. OpenTLD est utilisée pour suivre des objets sur des flux vidéo. Il ne nécessite pas de données d’entraînement et est aussi capable de charger des modèles préenregistrés (http://gnebehay.github.com/OpenTLD/).
  
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L’implémentation ROS consiste en deux nœuds : un nœud de suivi qui utilise la librairie opentld et un nœud d’interface utilisateur permettant de sélectionner la cible (rectangle), démarrer ou arrêter le suivi, importer ou exporter un modèle, changer l’arrière-plan et changer la méthode de suivi.
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Dans les deux fichiers « .launch », vous pouvez configurer le topic du flux vidéo. Dans le fichier « .launch » du nœud de suivi, vous pouvez configurer la topic approvisionnant le nœud en cibles, une cible par défaut s’il y en a une, le modèle à charger et son chemin d’accès et d’autres paramètres.
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Comme OpenTLD, ROS_OpenTLD est publié sous les termes de la licence publique générale GNU.
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= Source Code =
 
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You can get the source code on GitHub :  
 
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* http://github.com/Ronan0912/ros_opentld
 
* http://github.com/Ronan0912/ros_opentld
 
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Vous pouvez obtenir le code source sur GitHub :
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* http://github.com/Ronan0912/ros_opentld
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There are many possible applications in robotic. For example, ROS_OpenTLD is already used for tracking cars from a ROS version of the Parrot AR Drone. On our part, we used the algorithm in the purpose of tracking a target (a head or a body) and following this target with a robotic mobile platform.
 
There are many possible applications in robotic. For example, ROS_OpenTLD is already used for tracking cars from a ROS version of the Parrot AR Drone. On our part, we used the algorithm in the purpose of tracking a target (a head or a body) and following this target with a robotic mobile platform.
You can see below an example of a head tracking:
 
 
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ROS_OpenTLD  est une version ROS du logiciel de suivi OpenTLD.
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= Applications =
OpenTLD est une implémentation C++ de l’algorithme de suivi TLD Predator (Tracking. Learning and Detection) implémenté par le AIT (Austrian Institute of Technology), qui a été publiée à l’origine sur Matlab par Zdenek Kalal. OpenTLD est utilisée pour suivre des objets sur des flux vidéo. Il ne nécessite pas de données d’entraînement et est aussi capable de charger des modèles préenregistrés (http://gnebehay.github.com/OpenTLD/).
 
L’implémentation ROS consiste en deux nœuds : un nœud de suivi qui utilise la librairie opentld et un nœud d’interface utilisateur permettant de sélectionner la cible (rectangle), démarrer ou arrêter le suivi, importer ou exporter un modèle, changer l’arrière-plan et changer la méthode de suivi.
 
Dans les deux fichiers « .launch », vous pouvez configurer le topic du flux vidéo. Dans le fichier « .launch » du nœud de suivi, vous pouvez configurer la topic approvisionnant le nœud en cibles, une cible par défaut s’il y en a une, le modèle à charger et son chemin d’accès et d’autres paramètres.
 
Comme OpenTLD, ROS_OpenTLD est publié sous les termes de la licence publique générale GNU.
 
Vous pouvez obtenir le code source sur GitHub : http://github.com/Ronan0912/ros_opentld
 
 
Il y a beaucoup d’applications possibles en robotique. Par exemple, ROS_OpenTLD a déjà été utilisé pour suivre des voitures à partir d’une version fonctionnant sous ROS de l’AR Drone de Parrot. De notre côté, nous avons utilisé l’algorithme dans le but de suivre une cible (une tête ou une silhouette) et de suivre physiquement cette cible avec une plateforme robotique mobile.
 
Il y a beaucoup d’applications possibles en robotique. Par exemple, ROS_OpenTLD a déjà été utilisé pour suivre des voitures à partir d’une version fonctionnant sous ROS de l’AR Drone de Parrot. De notre côté, nous avons utilisé l’algorithme dans le but de suivre une cible (une tête ou une silhouette) et de suivre physiquement cette cible avec une plateforme robotique mobile.
Vous pouvez voir ci-dessous un exemple de suivi de visage:
 
 
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<english>= Videos =</english>
= VIDEO=  
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<french>= Vidéos = </french>
* Video coming soon / bientôt.
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<center>{{#ev:youtube|ELA1yemmshE}}</center>

Latest revision as of 19:18, 28 November 2018

Author[edit]

  • Ronan Chauvin

Description[edit]

ROS_OpenTLD is a ROS version of the OpenTLD tracker. OpenTLD is a C++ implementation of TLD Predator (Tracking. Learning and Detection) implemented by the AIT (Austrian Institute of Technology), that was originally published in Matlab by Zdenek Kalal. OpenTLD is used for tracking objects in video streams. It doesn't need any training data and is also able to load predefined models (http://gnebehay.github.com/OpenTLD/).

The ROS implementation consists of two nodes: the tracker node which use the opentld library and an interface node that allow you to select a bounding box, start stop the tracking, start and stop the learning, import or export a model, clear the background and change the tracker's method.

In the two launch files, you can configure the input video stream. In the tracker launch file, you can configure the bounding box source, the default bounding box if there is one, the model that you may want to load and its path, the automatic face detection by the OpenCV cascade classifier and some others parameters. Like OpenTLD, ROS_OpenTLD is published under the terms of the GNU General Public License.

Source Code[edit]

You can get the source code on GitHub :

Applications[edit]

There are many possible applications in robotic. For example, ROS_OpenTLD is already used for tracking cars from a ROS version of the Parrot AR Drone. On our part, we used the algorithm in the purpose of tracking a target (a head or a body) and following this target with a robotic mobile platform.

Videos[edit]