Xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua camera: Luận văn thạc sĩ

- 1 -

B GIÁO DC VÀ ĐÀO TO

ĐI HC ĐÀ NNG

NGUYN VĂN TRUNG

XÁC ĐNH VN TC ĐI TƯNG CHUYN ĐNG QUA

CAMERA

Chuyên ngành: KHOA HC MÁY TÍNH

Mã s: 60.48.01

TÓM TT LUN VĂN THC SĨ K THUT

Ngưi hưng dn khoa hc: TS. Huỳnh Hu Hưng

Đà Nng - Năm 2012

- 2 -

M ĐU

1. Lý do chn ñ tài

Vi s phát trin nhanh chóng ca các loi máy móc hin ñi như

máy nh s, máy quay s, máy vi tính, ñin thoi ñi ñng … thì lưng

thông tin con ngưi thu ñưc dưi dng hình nh là khá ln. Đ lưng

thông tin này tr nên có ích hơn con ngưi cn có các thao tác ñ tin

hành x lý nó và t ñó to ñiu kin cho s phát trin không ngng

ca các k thut x lý hình nh. X lý nh là mt trong nhng công

ngh ñưc ng dng rng rãi hin nay trong nhiu lĩnh vc ca ñi

sng xã hi. Không ch! dng li  vic x lý nhng vt nhèo, tái ch

và phc h"i các nh cũ (Hình 1), ngày nay công ngh x lý nh ñã

mang li nhng tin b vưt bc như nhn dng vân tay, nhn dng

khuôn m$t, nhn dng ñi tưng …v.v khi nó kt hp vi lĩnh vc trí

tu nhân to.

Bên cnh ñó, h thng camera quan sát ngày càng ñưc s dng

mt cách rng rãi vi mc ñích tr giúp cnh sát, ngưi tham gia giao

thông ti các ñim nút giao thông, t ñó phát hin ngưi vi phm.

Hm ñưng b ngày càng ph% bin  nưc ta, có vai trò ln trong

vic tích kim chi phí và an toàn cho ngưi tham gia giao thông. Do ñ$c

thù ca hm là  dưi lòng ñ&t nên vic qun lý xe qua li r&t khó khăn.

Nên vic cnh sát giao thông x lý xe vi phm trc tip  trong hm là

không th.

Vì vy vic xác ñ(nh vn tc ca xe da vào video ñã ghi li phc

v cho vic x lý và qun lý xe vi phm tc ñ chm ti hm ñưng b

là ñiu cn thit.

2. Mc tiêu và nhim v nghiên cu

Mc ñích ca ñ tài nh)m nghiên cu các thut toán phát hin và

theo vt, t ñó tính toán vn tc ca ñi tưng chuyn ñng t d liu

- 3 -

video, làm cơ s ñ xây dng h thng xác ñ(nh vn tc ca ñi tưng

tham gia giao thông.

- Xác ñ(nh ñi tưng giao thông ñang chuyn ñng.

- Dò vt và ưc lưng vn tc s dng phương pháp optical flow.

- To tin ñ cho vic xác ñ(nh vn tc ca các ñi tưng vi phm,

làm b)ng chng cho vic x lý vi phm, góp phn nâng cao ý thc ch&p

hành tham gia giao thông ca ngưi dân

Bên cnh ñó ñ tài còn mong mun giúp cho mi ngưi có mt cái

nhìn toàn din hơn v vai trò và kh năng ng dng ca công ngh x

lý nh vào trong thc t ca ñi sng xã hi.

3. Đ i tư!ng và ph"m vi nghiên cu

- Đi tưng nghiên cu

Trong lun văn này, d liu ñưc x lý là các ñon video có s*n

ñưc quay t mt camera tĩnh ghi li vi chu+n AVI (Audio Video

Interleave).

- Phm vi nghiên cu

Phm vi nghiên cu ca ñ tài liên quan ñn lĩnh vc x lý nh s

thông qua vic s phn mm Matlab.

4. Phương pháp nghiên cu

- Phương pháp nghiên cu lý thuyt

• Tìm hiu cách lp trình vi Matlab

• Tìm hiu phương pháp tr nn (background subtraction) ñ

phát hin chuyn ñng

• Tìm hiu phương pháp phân mnh vùng(region based

segmentation) ñ dò vt ñi tưng

• Tìm hiu phương pháp xác ñ(nh vn tc ca ñi tưng

chuyn ñng s dng camera calibration.

- Phương pháp nghiên cu thc nghim

- 4 -

• Tin hành phân tích và cài ñ$t: thut toán tr nn ñ phát

hin chuyn ñng, thut toán phát hin và theo vt ñi tưng

chuyn ñng t d liu video, t ñó xác ñ(nh vn tc ca ñi

tưng chuyn ñng.

• So sánh và ñánh giá kt qu ñt ñưc.

5. K$t qu% d& ki$n

- N:m vng và cài ñ$t thành công các thut toán: phát hin chuyn

ñng b)ng phương pháp tr nn, truy vt ñi tưng b)ng phương

pháp phân mnh vùng (region based segmentation), t ñó xây dng

thành công chương trình xác ñ(nh vn tc ñi tưng chuyn ñng.

-To ñưc bng so sánh kt qu, ñ chính xác ca các phương

pháp phát hin và theo vt ñi tưng chuyn ñng da trên tp các

video có s*n.

6. Ý nghĩa khoa hc và th&c ti(n c)a lu*n văn

-V m$t lý thuyt

• >ng dng thành công công ngh x lý nh vào trong thc

t.

• To tin ñ cho nhng nghiên cu tip theo trong tương lai.

-V m$t thc ti?n

• Giúp gim công sc, tăng hiu qu trong vic xác ñ(nh ñi

tưng vi phm tc ñ khi tham gia giao thông (qua hm,

cu…).

• Đ tài có ng dng trong các h thng chăm sóc sc khBe

như xác ñ(nh hành vi té ngã ca ngưi bnh.

7. B cc lu*n văn

Ni dung ca lun văn ñưc chia thành các phn như sau:

M+ ñ,u

Chương 1: Nghiên cu t-ng quan

- 5 -

T%ng quan v camera s, v video, các k thut phát hin và theo

vt ñi tưng trong video s nh)m giúp chúng ta hiu rõ hơn v các k

thut phát hin chuyn ñng, theo vt ñi tưng, phương pháp hiu

ch!nh camera (camera calibration).

Chương 2: Phân tích thi$t k$ h th ng

Phân tích và thit k h thng ñ xây dng các chc năng ca

chương trình.

Chương 3: Cài ñ.t và k$t qu%

Cài ñ$t chương trình, kt qu minh ha và các ràng buc ca

chương trình.

K$t lu*n và hư/ng phát tri0n

Kt lun, phm vi ng dng, hn ch ca chương trình và các

hưng phát trin trong tương lai.

Ph lc

Trình bày v vic thit lp môi trưng cho vic lp trình vi

Matlab và các bng thng kê kt qu.

- 6 -

CHƯƠNG 1: NGHIÊN C2U T3NG QUAN

1.1.T3NG QUAN V4 CAMERA S

1.1.1. Khái nim v Camera s

Camera là mt thit b( ghi hình có th ghi li ñưc nhng hình nh

trong mt khong thi gian nào ñó và lưu tr các d liu hình nh này.

1.1.2. Phân lo"i Camera

Có 3 cách phân loi Camera.

Cách 1: Phân loi theo kĩ thut hình nh.

Cách 2: Phân loi theo kĩ thut ñưng truyn.

Cách 3: Phân loi theo tính năng s dng.

1.1.3. H th ng camera quan sát

H thng camera giúp cho nhng nhà qun lý có th kim soát

công vic mt cách ch$t chG hơn, tit kim ñưc chi phí và làm cho

hình nh ca doanh nghip ñưc chuyên nghip, hin ñi hơn.

1.2. T3NG QUAN V4 VIDEO

1.2.1. Khái nim v Video

Thut ng video dùng ñ ch! ngu"n thông tin hình nh trc quan

(pictorial visual information), bao g"m mt chuHi các nh tĩnh (still

image) liên tip nhau, ñưc s:p xp theo chiu thi gian.

1.2.2. Video s

1.2.2.1. Tín hiu video s

Tín hiu video s ñưc lưu tr dưi dng s, do ñó chúng ñưc

l&y mu và lưng t hóa.

1.2.2.2. Ưu và nhưc ñim ca video s

- Ưu ñim

Vi tín hiu s, ta không cn phi chuyn ñ%i gia các tín hiu

như trong tín hiu tun t. Ngoài ra, còn có th ch!nh sa, to các hiu

- 7 -

ng trên tín hiu video s.

- Nhưc ñim

Nhưc ñim ca video s ñó là nó ñòi hBi khi lưng lưu tr ln

và băng thông rng ñ truyn ti.

1.2.2.3. Chun video s AVI

1.3. CÁC PHƯƠNG PHÁP TR5 N4N PHÁT HI6N ĐI TƯNG

1.3.1. T-ng quan v phát hin ñ i tư!ng

Phát hin ñi tưng chuyn ñng trong video là mt trong các bài

toán ñưc nghiên cu rng rãi và có nhiu ng dng trong cuc sng

hin nay..

1.3.2. Gi/i thiu v phương pháp tr7 nn

Ý tưng chung ca các phương pháp tr nn là: Đ phát hin ra

ñưc các ñi tưng chuyn ñng trong video chúng ta phi có ñưc

mô hình nn (background model). Mô hình nn này có th ñưc hc

qua nhiu frame nh nu nn b( thay ñ%i, ngưc li ta có th chn mt

nn có s*n nu nn không b( thay ñ%i. Sau ñó, ta sG dùng mô hình nn

này ñ so sánh vi frame nh hin ti và kt qu là ta sG nhn bit

ñưc ñâu là phn nn, ñâu là các phn chuyn ñng.

1.3.3. Frame Difference

Ý tưng chính trong phương pháp Frame Difference là các ñi

tưng chuyn ñng sG ñưc phát hin da trên s khác bit gia hai

frame nh liên tip nhau cùng vi mt ngưIng ñưc chn trưc.

1.3.4. Running Gaussian Average

Phương pháp này do Wren, Azarbayejani, Darrell và Pentland ñưa

ra vào năm 1997. Phương pháp này ñ$t mt phân phi Gaussian G(J, σ)

lên s bin thiên giá tr( ca mHi pixel trong ñon video.

1.3.5. Codebook

- 8 -

Ý tưng chính ca phương pháp này là ti mHi pixel ca mô hình

nn, mt tp các cluster vi tâm và gii hn trong không gian màu sG

ñưc xây dng nh)m th hin s phân b ca pixel nn trong không

gian màu ñó. MHi cluster như vy ñưc gi là codeword, tp cluster ti

mHi v( trí pixel ñưc gi là codebook.

1.3.6. Đánh giá và k$t lu*n

Đ so sánh gia các phương pháp tr nn, ta tin hành th nghim

trên hơn 40 mu video khác nhau v kích thưc, ánh sáng, ñ rung ca

camara, ñ d(ch chuyn ca nn,…v.v.

Da vào kt qu ca vic phát hin chuyn ñng ca các phương

pháp tr nn trên các video mu ta có th kt lun r)ng: Trong 3

phương pháp tr nn ñưc ñ cp  trên thì phương pháp Running

Gaussian Average luôn cho kt qu vi ñ chính xác cao và tc ñ x lý

ca phương pháp này khá nhanh. Tuy nhiên xét v tc ñ x lý thì

phương pháp Frame Difference tn ít thi gian x lý nh&t. Vi phương

pháp Codebook thì ñ chính xác ca phương pháp này ph thuc vào s

nh ñưc chn ñ hc nn và nó b( nh hưng bi ñ sáng vì th kt

qu ca nó không chính xác trong mt s trưng hp.

T nhng lý do trên ta có th áp dng phương pháp tr nn

Running Gaussian Average ho$c Frame Difference ñ phát hin ñưc

các ñi tưng chuyn ñng trong file video ñưc lưu t camera quan sát

tùy vào tình hung c th.

1.4. PHƯƠNG PHÁP HI6U CH;NH CAMERA

1.4.1. T-ng quan v hiu ch>nh camera

Hiu ch!nh camera là bưc ñu tiên hương ti tính toán th( giác

máy tính. M$c dù mt vài thông tin t ng cnh ño có th ñưc l&y t

các camera không hiu ch!nh, vic hiu ch!nh là cn thit khi thông tin

h ño ñưc yêu cu.

- 9 -

1.4.1.1. Phân loi

- Hiu ch!nh camera có th ñưc phân loi da theo nhiu tiêu chí

khác nhau.

- Chúng ta có th phân loi da vào các phương phương pháp ño

ñc s dng ñ ưc tính các thông s ca mô hình camera:

• Kĩ thut ti ưu không tuyn tính (non linear optimization).

• Nhng kĩ thut tuyn tính mà vic tính toán chuyn ñ%i ma

trn.

• Nhng kĩ thut 2 bưc (two-step).

1.4.1.2. Các phương pháp hiu chnh camera

Phương pháp hiu ch!nh camera ph thuc vào mô hình dùng

ñ ưc lưng hành vi ca camera. Nhng mô hình tuyn tính Hall và

Faugeras-Toscani, s dng phương pháp bình phương ít nh&t ñ thu

ñưc các tham s ca mô hình camera. Tuy nhiên, các phương pháp

hiu ch!nh camera phi tuyn tính như: Faugeras-Toscani vi nhng bin

dng, Tsai và Weng; s dng kĩ thut hai bưc.

1.4.2. Đánh giá và k$t lu*n

Đ chính xác trên vùng nh ca các phương pháp phi tuyn là tt

hơn phương pháp ha tuyn. Tuy nhiên thi gian thc hin ca phương

pháp ha tuyn là th&p hơn.

T nhng kt lun trên, ñ tăng ñ chính xác ca hiu ch!nh

camera, và thun tin trong phát trin bài toán s dng Matlab, ta chn

công c camera calibration toolbox [7], cái mà tích hp nhiu phương

pháp hiu ch!nh [6] r&t thích hp ñ phát trin bài toán.

1.5. CÁC PHƯƠNG PHÁP THEO V?T ĐI TƯNG

1.5.1. T-ng quan v theo v$t ñ i tư!ng

- 10 -

Theo vt ñi tưng là giám sát các thay ñ%i theo không gian và

thi gian ca ñi tưng trong sut chuHi video như v( trí, kích thưc

ho$c hình dáng ca ñi tưng.

1.5.2. Phương pháp Region Segmentation

1.5.2.1. Gii thiu v vùng (Region).

Vùng (region) trong x lý nh là mt nhóm các ñim nh liên kt

vi nhau có cùng các thuc tính.

Vnh sG ñưc phân chia thành nhiu vùng, cái mà liên quan ñn

nhiu ñi tưng, ho$c mt phn ca ñi tưng,

S phân chia các vùng thưng ñưc thc hin b)ng cách s dng

giá tr( xám (gray values) ca ñim nh. G"m hai phương pháp tip cn

ph% bin: Region-based, Edge Detection.

Bng 1. 1 Bng so sánh hai hưng tip cn

Region based Edge detection

Đưng biên ñóng (closed

boundaries)

Biên không cn thit phi ñóng

Tính toán da trên s tương ñ"ng Tính toán da trên s khác bit.

1.5.2.2. Region-based segmentation

Mc tiêu ca phân khúc là ñ phân vùng mt hình nh vào khu

vc. Khi mt ñi tưng di chuyn ñưc phân ñon, mt khu vc ca

các ñim nh gán cho ñi tưng là kh dng. Khu vc này có th ñưc

theo dõi s dng phương pháp tip cn như cross-correlation. V( trí ca

khu vc trong khung tip theo ñưc xác ñ(nh. Mt ñi tưng chuyn

ñng thưng tương ng vi mt ho$c mt s khu vc theo dõi.

Luận văn thạc sĩ: Xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua camera

Nội dung của khóa luận là ứng dụng lý thuyết của xử lý ảnh số qua thiết bị thu ảnh , ở đây là web camera để điều khiển một hệ cơ tự động theo dõi đối tượng chuyển động.

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi