intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Báo cáo " Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giảm sát tự động "

Chia sẻ: Phạm Huy | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Thêm vào BST
Báo xấu
114
lượt xem 26
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Khái quát về xử lý ảnh và giám sát đối tượng các khái niệm tổng quan về ảnh và video: Các khái niệm cơ bản về giám sát đối tượng. Phân tích một số kỹ thuật xử lý ảnh trong giám sát tự động đối tượng: một số kỹ thuật chính trong giám sát đối tượng tự động và một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong giám sát đối tượng. Trình bày thử nghiệm: Ứng dụng một kỹ thuật giám sát tự động để cài đặt thử nghiệm một chương trình....

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo " Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giảm sát tự động "

  1. Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giảm sát tự động Trịnh Hiền Anh Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ phần mềm; Mã số: 60 48 10 Người hướng dẫn: PGS.TS. Đỗ Năng Toàn Năm bảo vệ: 2011 Abstract: Khái quát về xử lý ảnh và giám sát đối tượng các khái niệm tổng quan về ảnh và video: Các khái niệm cơ bản về giám sát đối tượng. Phân tích một số kỹ thuật xử lý ảnh trong giám sát tự động đối tượng: một số kỹ thuật chính trong giám sát đối tượng tự động và một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong giám sát đối tượng. Trình bày thử nghiệm: Ứng dụng một kỹ thuật giám sát tự động để cài đặt thử nghiệm một chương trình. Keywords: Xử lý ảnh; Thuật toán; Đồ họa máy tính; Công nghệ phần mềm Content PHẦN MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, giám sát tự động là một trong những lĩnh vực được quan tâm và phát triển rộng rãi. Một trong những lý do khiến giám sát tự động phát triển mạnh mẽ là do sự tiến bộ của khoa học công nghệ và khả năng ứng dụng rộng khắp của hệ thống. Ở Việt Nam tại một số trục đường trọng điểm như Nguyễn Thái Học, Khuất Duy Tiến, Kim Mã…, một số đường cao tốc như Pháp Vân-Cầu Giẽ,. . hệ thống camera giám sát được sử dụng để ghi lại hình ảnh phương tiện lưu thông trên đường, trợ giúp quan sát điểm đang bị ách tắc giao thông cũng như là căn cứ để xác định phải trái nếu có tai nạn giao thông. Trong các siêu thị, cửa hàng bán lẻ… ta cũng nhận thấy sự hiện diện của các camera quan sát. Một số điểm trông giữ xe công cộng cũng đã được trang bị hệ thống camera. Tuy nhiên, hiện tại, các hệ thống camera được sử dụng mang tính giám sát. Chúng ta cần có quan sát viên theo dõi các đoạn video thu nhận được từ camera, và các dữ liệu thu nhận được từ các camera này hiện chỉ được dùng làm dữ liệu cung cấp thêm chứng cứ sau khi đã có những điều đáng tiếc xảy ra. Với mục đích xây dựng và phát triển một hệ thống giám sát có hiệu quả kinh tế cũng như kịp thời ngăn chặn được những bất trắc, thì xây dựng một hệ thống giám sát tự động là cần thiết.
  2. Hệ thống giám sát tự động không chỉ giúp quan sát được thời gian thực (24/24h) mà còn giúp cảnh báo được những mối nghi ngờ nhằm ngăn chặn được những điều bất cập sẽ xảy ra. Trong giám sát tự động thông qua hình ảnh video thu nhận từ camera, việc phát hiện và bám theo đối tượng là một khâu quan trọng. Để có thể phát hiện được đối tượng ta cần các kỹ thuật xử lý ảnh nhằm phân biệt giữa đối tượng cần bám sát với nền trong đoạn video thu nhận được. Quá trình bám sát đối tượng thực chất là sự so sánh về vị trí của đối tượng trong chuỗi hình ảnh được ghi nhận được. Xuất phát từ hoàn cảnh đó, luận văn lựa chọn đề tài “Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động”. Đây là vấn đề không chỉ có tính khoa học mà còn mang đậm tính thực tiễn, nhất là trong hoàn cảnh Việt Nam, chưa có nhiều các nghiên cứu này. Bố cục của luận văn gồm phần mở đầu, phần kết luận và ba chương nội dung được bố cục như sau: Chương 1- Khái quát về xử lý ảnh và giám sát đối tượng Chương này đưa ra các khái niệm tổng quan về ảnh và video. Các khái niệm cơ bản về giám sát đối tượng cũng được lần lượt trình bày trong chương. Chương 2- Một số kỹ thuật xử lý ảnh trong giám sát tự động đối tượng Nội dung chính của chương 2 đề cập tới một số kỹ thuật chính trong giám sát đối tượng tự động và một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong giám sát đối tượng. Chương 3- Chương trình thử nghiệm Kế thừa những nghiên cứu đã được trình bày trong chương 2, chương 3 sẽ ứng dụng một kỹ thuật giám sát tự động đã được trình bày để cài đặt thử nghiệm một chương trình. References Tiếng Việt [1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo trình xử lý ảnh, Đại học Thái Nguyên, NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2008. Tiếng Anh [2] Alper Yilmaz, Omar Javed and Mubarak Shah, Object Tracking: A survey, ACM Computing Surveys. Vol. 38. No4, Article 13, 12,2006. [3] Badatosh Chanda, Dwijesh Dutta Majumder, Digital Image Processing and Analysis, Prentice Hall of India, 2001 2
  3. [4] C. Stauffer and W. Grimson. Adaptive background mixture models for realtime tracking. In Proc. of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. [5] Comaniciu,D. ,Ramesh,V. , and Meer, P. Kernel-based object tracking. IEEE Trans. Patt. Analy. Mach. Intell. 25. 564-575,2003. [6] Dorin Comaniciu, Peter Meer “Mean shift analysis and application”, Proceedings of the seventh IEEE International Conference on Computer Vision, 1999, Vol 2, 1197-1203 [7] Hampapur, A. , Jain, R. , Weymouth, T. , Digital Video Segmentation, Proc. ACM Multimedia 94, San Francisco CA, 1994, pp. 357 – 364 [8] Jyrpi Korki - Anttila (2002), “Automatic color enhancement and sence change detection of digital video”, Dept of Automation and Systems, Lab of Media Technology, Hensiki University of Technology [9] Katharina Quast and Andre Kaup, “AUTO GMM-SAMT: An Automatic Object Tracking System for Video Surveillance in Trafic Scenarios”, EURASIP Journal on Image and Video Processing, Volume 2011. [10] NanLu, Jihong Wang, Q. H. Wu and Li Yang, “An improved motion detection method for real time surveillence”, IAENG International Journal of Computer Science, 35:1,IJCS_35_1_16 [11] Shahraray, B. , Scene Change Detection and Content-Based Sampling of Video Sequences, Digital Video Compression: Algorithms and Technologies, A. Rodriguez, R. Safranek, E. Delp, Editors, Proc. SPIE 2419, 1995, pp. 2 – 13 [12] Serby, D. Koller-Meier, S. and Gook. L. V. Probabilistic object tracking using multiple features. In IEEE International Conference of Pattern Recognition (ICPR), 184-187, 2004 [13] Veenman, C. , Reinders, M. , and Backer, E. Resolving motion correspondence for densely moving points. IEEE Trans. Patt. Analy. Mach. Intell. 23,1,54-72, 2001 [14] Xiong, W. , Lee, J. C. -M. , Ip, M. C. , Net comparison: a fast and effective method for classifying image sequences, SPIE Conf. Storage and Retrieval for Image and Video Databases III, Proceedings, San Jose, CA, 1995, pp. 318 – 328 3
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2431 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2