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

Chia sẻ: Sdfas Vfdtg | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

98
lượt xem 16
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

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:

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

Lưu

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

-1- -2- B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O M Đ U Đ I H C ĐÀ N NG 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 NGUY N VĂN TRUNG 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 XÁC Đ NH V N T C Đ I TƯ NG CHUY N Đ NG QUA và ph c h i các nh cũ (Hình 1), ngày nay công ngh x lý nh ñã CAMERA 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. Chuyên ngành: KHOA H C MÁY TÍNH Bên c nh ñó, h th ng camera quan sát ngày càng ñư c s d ng Mã s : 60.48.01 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 TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T 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 Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. Huỳnh H u Hưng 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 Đà N ng - Năm 2012 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- -4- video, làm cơ s ñ xây d ng h th ng xác ñ nh v n t c c a ñ i tư ng • Ti n hành phân tích và cài ñ t: thu t toán tr n n ñ phát tham gia giao thông. hi n chuy n ñ ng, thu t toán phát hi n và theo v t ñ i tư ng - Xác ñ nh ñ i tư ng giao thông ñang chuy n ñ ng. chuy n ñ ng t d li u video, t ñó xác ñ nh v n t c c a ñ i - Dò v t và ư c lư ng v n t c s d ng phương pháp optical flow. tư ng chuy n ñ ng. - 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, • So sánh và ñánh giá k t qu ñ t ñư c. làm b ng ch ng cho vi c x lý vi ph m, góp ph n nâng cao ý th c ch p 5. K t qu d ki n hành tham gia giao thông c a ngư i dân - N m v ng và cài ñ t thành công các thu t toán: phát hi n chuy n Bên c nh ñó ñ tài còn mong mu n giúp cho m i ngư i có m t cái ñ ng b ng phương pháp tr n n, truy v t ñ i tư ng b ng phương nhìn toàn di n hơn v vai trò và kh năng ng d ng c a công ngh x pháp phân m nh vùng (region based segmentation), t ñó xây d ng lý nh vào trong th c t c a ñ i s ng xã h i. thành công chương trình xác ñ nh v n t c ñ i tư ng chuy n ñ ng. 3. Đ i tư ng và ph m vi nghiên c u -T o ñư c b ng so sánh k t qu , ñ chính xác c a các phương - Đ i tư ng nghiên c u pháp phát hi n và theo v t ñ i tư ng chuy n ñ ng d a trên t p các Trong lu n văn này, d li u ñư c x lý là các ño n video có s n video có s n. ñư c quay t m t camera tĩnh ghi l i v i chu n AVI (Audio Video 6. Ý nghĩa khoa h c và th c ti n c a lu n văn Interleave). -V m t lý thuy t - Ph m vi nghiên c u • ng d ng thành công công ngh x lý nh vào trong th c Ph m vi nghiên c u c a ñ tài liên quan ñ n lĩnh v c x lý nh s t . thông qua vi c s ph n m m Matlab. • T o ti n ñ cho nh ng nghiên c u ti p theo trong tương lai. 4. Phương pháp nghiên c u -V m t th c ti n - Phương pháp nghiên c u lý thuy t • Giúp gi m công s c, tăng hi u qu trong vi c xác ñ nh ñ i • Tìm hi u cách l p trình v i Matlab tư ng vi ph m t c ñ khi tham gia giao thông (qua h m, • Tìm hi u phương pháp tr n n (background subtraction) ñ c u…). phát hi n chuy n ñ ng • Đ tài có ng d ng trong các h th ng chăm sóc s c kh e • Tìm hi u phương pháp phân m nh vùng(region based như xác ñ nh hành vi té ngã c a ngư i b nh. segmentation) ñ dò v t ñ i tư ng 7. B c c lu n văn • Tìm hi u phương pháp xác ñ nh v n t c c a ñ i tư ng N i dung c a lu n văn ñư c chia thành các ph n như sau: chuy n ñ ng s d ng camera calibration. M ñ u - Phương pháp nghiên c u th c nghi m Chương 1: Nghiên c u t ng quan
-5- -6- 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 CHƯƠNG 1: NGHIÊN C U T NG QUAN thu t phát hi n chuy n ñ ng, theo v t ñ i tư ng, phương pháp hi u 1.1.T NG QUAN V CAMERA S ch nh camera (camera calibration). 1.1.1. Khái ni m v Camera s Chương 2: Phân tích thi t k h th ng Camera là m t thi t b ghi hình có th ghi l i ñư c nh ng hình nh Phân tích và thi t k h th ng ñ xây d ng các ch c năng c a trong m t kho ng th i gian nào ñó và lưu tr các d li u hình nh này. chương trình. 1.1.2. Phân lo i Camera Chương 3: Cài ñ t và k t qu Có 3 cách phân lo i Camera. Cài ñ t chương trình, k t qu minh h a và các ràng bu c c a Cách 1: Phân lo i theo kĩ thu t hình nh. chương trình. Cách 2: Phân lo i theo kĩ thu t ñư ng truy n. K t lu n và hư ng phát tri n Cách 3: Phân lo i theo tính năng s d ng. K t lu n, ph m vi ng d ng, h n ch c a chương trình và các 1.1.3. H th ng camera quan sát hư ng phát tri n trong tương lai. H th ng camera giúp cho nh ng nhà qu n lý có th ki m soát Ph l c công vi c m t cách ch t ch hơn, ti t ki m ñư c chi phí và làm cho Trình bày v vi c thi t l p môi trư ng cho vi c l p trình v i hình nh c a doanh nghi p ñư c chuyên nghi p, hi n ñ i hơn. Matlab và các b ng th ng kê k t qu . 1.2. T NG QUAN V 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 chu i 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- -8- ng trên tín hi u video s . Ý tư ng chính c a phương pháp này là t i m i pixel c a mô hình - Như c ñi m n n, m t t p các cluster v i tâm và gi i h n trong không gian màu s Như c ñi m c a video s ñó là nó ñòi h i kh i lư ng lưu tr l n ñư c xây d ng nh m th hi n s phân b c a pixel n n trong không và băng thông r ng ñ truy n t i. gian màu ñó. M i cluster như v y ñư c g i là codeword, t p cluster t i 1.2.2.3. Chu n video s AVI m i v trí pixel ñư c g i là codebook. 1.3. CÁC PHƯƠNG PHÁP TR N N PHÁT HI N Đ I TƯ NG 1.3.6. Đánh giá và k t lu n 1.3.1. T ng quan v phát hi n ñ i tư ng Đ so sánh gi a các phương pháp tr n n, ta ti n hành th nghi m Phát hi n ñ i tư ng chuy n ñ ng trong video là m t trong các bài trên hơn 40 m u video khác nhau v kích thư c, ánh sáng, ñ rung c a toán ñư c nghiên c u r ng rãi và có nhi u ng d ng trong cu c s ng camara, ñ d ch chuy n c a n n,…v.v. hi n nay.. D a vào k t qu c a vi c phát hi n chuy n ñ ng c a các phương 1.3.2. Gi i thi u v phương pháp tr n n pháp tr n n trên các video m u ta có th k t lu n r ng: Trong 3 Ý tư ng chung c a các phương pháp tr n n là: Đ phát hi n ra phương pháp tr n n ñư c ñ c p trên thì phương pháp Running ñư c các ñ i tư ng chuy n ñ ng trong video chúng ta ph i có ñư c Gaussian Average luôn cho k t qu v i ñ chính xác cao và t c ñ x lý mô hình n n (background model). Mô hình n n này có th ñư c h c c a phương pháp này khá nhanh. Tuy nhiên xét v t c ñ x lý thì qua nhi u frame nh n u n n b thay ñ i, ngư c l i ta có th ch n m t phương pháp Frame Difference t n ít th i gian x lý nh t. V i phương n n có s n n u n n không b thay ñ i. Sau ñó, ta s dùng mô hình n n pháp Codebook thì ñ chính xác c a phương pháp này ph thu c vào s này ñ so sánh v i frame nh hi n t i và k t qu là ta s nh n bi t nh ñư c ch n ñ h c n n và nó b nh hư ng b i ñ sáng vì th k t ñư c ñâu là ph n n n, ñâu là các ph n chuy n ñ ng. qu c a nó không chính xác trong m t s trư ng h p. 1.3.3. Frame Difference T nh ng lý do trên ta có th áp d ng phương pháp tr n n Ý tư ng chính trong phương pháp Frame Difference là các ñ i Running Gaussian Average ho c Frame Difference ñ phát hi n ñư c tư ng chuy n ñ ng s ñư c phát hi n d a trên s khác bi t gi a hai các ñ i tư ng chuy n ñ ng trong file video ñư c lưu t camera quan sát frame nh liên ti p nhau cùng v i m t ngư ng ñư c ch n trư c. tùy vào tình hu ng c th . 1.3.4. Running Gaussian Average 1.4. PHƯƠNG PHÁP HI U CH NH CAMERA Phương pháp này do Wren, Azarbayejani, Darrell và Pentland ñưa 1.4.1. T ng quan v hi u ch nh camera ra vào năm 1997. Phương pháp này ñ t m t phân ph i Gaussian G(µ, σ) Hi u ch nh camera là bư c ñ u tiên hương t i tính toán th giác lên s bi n thiên giá tr c a m i pixel trong ño n video. máy tính. M c dù m t vài thông tin t ng c nh ño có th ñư c l y t 1.3.5. Codebook 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- - 10 - 1.4.1.1. Phân lo i Theo v t ñ i tư ng là giám sát các thay ñ i theo không gian và - Hi u ch nh camera có th ñư c phân lo i d a theo nhi u tiêu chí th i gian c a ñ i tư ng trong su t chu i video như v trí, kích thư c khác nhau. ho c hình dáng c a ñ i tư ng. - Chúng ta có th phân lo i d a vào các phương phương pháp ño 1.5.2. Phương pháp Region Segmentation ñ c s d ng ñ ư c tính các thông s c a mô hình camera: 1.5.2.1. Gi i thi u v vùng (Region). • Kĩ thu t t i ưu không tuy n tính (non linear optimization). Vùng (region) trong x lý nh là m t nhóm các ñi m nh liên k t • Nh ng kĩ thu t tuy n tính mà vi c tính toán chuy n ñ i ma v i nhau có cùng các thu c tính. tr n. nh s ñư c phân chia thành nhi u vùng, cái mà liên quan ñ n • Nh ng kĩ thu t 2 bư c (two-step). nhi u ñ i tư ng, ho c m t ph n c a ñ i tư ng, 1.4.1.2. Các phương pháp hi u ch nh camera S phân chia các vùng thư ng ñư c th c hi n b ng cách s d ng Phương pháp hi u ch nh camera ph thu c vào mô hình dùng giá tr xám (gray values) c a ñi m nh. G m hai phương pháp ti p c n ñ ư c lư ng hành vi c a camera. Nh ng mô hình tuy n tính Hall và ph bi n: Region-based, Edge Detection. Faugeras-Toscani, s d ng phương pháp bình phương ít nh t ñ thu B ng 1. 1 B ng so sánh hai hư ng ti p c n ñư c các tham s c a mô hình camera. Tuy nhiên, các phương pháp Region based Edge detection 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. Đư ng biên ñóng (closed Biên không c n thi t ph i ñóng 1.4.2. Đánh giá và k t lu n boundaries) 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 Tính toán d a trên s tương ñ ng Tính toán d a trên s khác bi t. pháp h a tuy n là th p hơn. 1.5.2.2. Region-based segmentation T nh ng k t lu n trên, ñ tăng ñ chính xác c a hi u ch nh M c tiêu c a phân khúc là ñ phân vùng m t hình nh vào khu camera, và thu n ti n trong phát tri n bài toán s d ng Matlab, ta ch n v c. Khi m t ñ i tư ng di chuy n ñư c phân ño n, m t khu v c c a công c camera calibration toolbox [7], cái mà tích h p nhi u phương các ñi m nh gán cho ñ i tư ng là kh d ng. Khu v c này có th ñư c pháp hi u ch nh [6] r t thích h p ñ phát tri n bài toán. theo dõi s d ng phương pháp ti p c n như cross-correlation. V trí c a 1.5. CÁC PHƯƠNG PHÁP THEO V T Đ I TƯ NG khu v c trong khung ti p theo ñư c xác ñ nh. M t ñ i tư ng chuy n 1.5.1. T ng quan v theo v t ñ i tư ng ñ ng thư ng tương ng v i m t ho c m t s khu v c theo dõi.
- 11 - - 12 - S k t h p c a m t s khu v c cho m t ñ i tư ng sau ñó ñư c th c Có nhi u phương pháp ñư c ñưa ra ñ xác ñ nh v n t c ñ i tư ng hi n m t m c ñ tr u tư ng cao hơn. chuy n ñ ng, tuy nhiên v n ñ này còn nhi u ph c t p c n nghiên c u lâu dài. Trong lu n văn này, ta gi i thi u các phương pháp sau: - Phương pháp 1: Xác ñ nh v n tôc d a vào phương pháp lu ng 1.5.2.3. Các hàm dùng phân vùng trong Mablab quang h c (optical flow). Hàm bwconncomp dùng ñ tìm các thành ph n liên k t trong file - Phương pháp 2: Xác ñ nh v n t c ñ i tư ng chuy n ñ ng d a nh nh phân. vào phương pháp tr n n k t h p v i phân m nh vùng [8]. Bwlabel là hàm dùng ñ gán nhãn các thành ph n k t n i trong file 1.6.1.3. Xác ñ nh v n t c d a vào phương pháp lu ng quang h c nh nh phân. (Optical flow) 1.6. BÀI TOÁN XÁC Đ NH V N T C Đ I TƯ NG CHUY N Phương pháp lu ng quang h c dùng ñ tính toán hư ng c a Đ NG QUA CAMERA chuy n ñ ng c a ñ i tư ng và ño lư ng v n t c c a ñ i tư ng ñó. 1.6.1. Xác ñ nh v n t c ñ i tư ng chuy n ñ ng - Các bư c chính ñ tính toán s khác bi t lu ng quang h c: 1.6.1.1. Gi i thi u • Bư c 1: Đo lư ng các ñ o hàm cư ng ñ theo không gian Xác ñ nh v n t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng qua camera là bư c và th i gian. quan tr ng trong phát tri n các ng d ng th giác máy tính. Nó có nhi u • Bư c 2: Tích h p v n t c chu n (normal) vào trong v n t c ng d ng trong nhi u lĩnh như: toàn th . - Giao thông v n t i - Các ñi u ki n ràng bu c c a phương pháp: - H th ng chăm sóc s c kh e • T t c các ñ i tư ng trong c nh là c ñ nh, không có thay - Công nghi p s n xu t t ñ ng ñ i v hình d ng. 1.6.1.2. Các phương pháp xác ñ nh v n t c • Đ i tư ng chuy n ñ ng trong m t ph ng (2D), nghĩa là t a Hi n nay có nhi u phương pháp xác ñ nh v n t c ñ i tư ng chuy n ñ (OZ) là h ng s . ñ ng qua camera. Tuy nhiên, các phương pháp ñ u tr i qua các bư c - Ưu ñi m c a phương pháp là: chính sau: • Đơn gi n, s lư ng tính toán ít. - Bư c 1: Phát hi n và dò v t các ñ i tư ng chuy n ñ ng. • Tính toán trong các ñi u ki n c a thu t toán ñem l i k t qu - Bư c 2: Xác ñ nh ñ i tư ng chuy n ñ ng m c tiêu. tính v n t c v i ñ chính xác cao, và t l sai s th p. - Bư c 3: Tính v n t c c a ñ i tư ng m c tiêu. - Như c ñi m c a phương pháp:
- 13 - - 14 - • Không thích h p trong tính toán v n t c trong môi trư ng 1.6.2. Đánh giá và k t lu n bên ngoài, và các ñ i tư ng có hình d ng b t kì. T k t qu nghiên c u trên, ta nh n th y r ng các phương pháp xác • Phương pháp ch cho k t qu t t khi ñ i tư ng chuy n ñ ng ñ nh v n t c có ñ chính xác khá cao, ñơn gi n d áp d ng. Tuy nhiên, trong m t ph ng, còn khi ñ i tư ng chuy n ñ ng theo chi u sâu, các phương pháp còn nhi u h n ch như: phương pháp ít có tác d ng. - Ch xác ñ nh ñư c v n t c khi ñ i tư ng chuy n ñ ng trong m t ph ng. 1.6.1.4. Xác ñ nh v n t c d a trên phương pháp tr n n và phân - Đ chính xác gi m khi ñ i tư ng chuy n ñ ng theo qu ñ o ph c m nh vùng nh t p… Phương pháp dùng ñ xác ñ nh v n t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng Đ kh c ph c nh ng như c ñi m trên, Lu n văn ñã nghiên c u thông qua ño n video d a trên hai kĩ thu t là tr n n và phân m nh phương pháp hi u ch nh camera k t h p v i phương pháp tr n n và vùng. phân m nh vùng nh ñ xác ñ nh t a ñ c a ñ i tư ng chuy n ñ ng qua - Phương pháp: Phương pháp tr n n và phân m nh vùng ñã ñư c t a ñ th c t ñó nâng cao ñ chính xác c a vi c ño t c ñ . ñ c p trong ph n lý thuy t các m c trên. - Các ñi u ki n ràng bu c c a phương pháp: • N n không ñư c thay ñ i. • Đ i tư ng chuy n ñ ng trong m t ph ng không theo chi u sâu. • Các ñ i tư ng không ch ng lên nhau. - Ưu ñi m c a phương pháp: • Xác ñ nh ñư c v n t c nhi u ñ i tư ng m t lúc. • Đơn gi n, ít l i và hi u qu ñ i v i ñ i tư ng b t kỳ. -Như c ñi m c a phương pháp: • Phương pháp ít hi u qu ñ i v i ñ i tư ng chuy n ñ ng theo chi u xâu. • Chưa xác ñ nh ñư c ñ i tư ng khi nhi u ñ i tư ng chuy n ñ ng ch ng lên nhau. • Tính v n t c trung bình chưa quy ñ i t a ñ th c nên ñ chính xác chưa cao.
- 15 - - 16 - - Đ u ra: T a ñ tr ng tâm c a ñ i tư ng chuy n ñ ng. -Thu t toán x lý ñư c trình bày như sau: CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH THI T K H TH NG for i=0 to (totalFrame-1) do 2.1. PHƯƠNG PHÁP HI U CH NH CAMERA Đ XÁC Đ NH a.Đ c frame[i]. V NT C b.L y nh tham chi u, rImg. 2.1.1. MÔ T CHƯƠNG TRÌNH c.C p nh p frame[i] b ng phương pháp tr n n nh tham Chương trình xác ñ nh v n t c ñ i tư ng chuy n ñ ng l y d li u chi u rImg. t ño n video quay l i t m t camera tĩnh, ghi l i v i chu n AVI. d.T i m i frame[i]: Sau khi có d li u ñ u vào chương trình s x lý ño n video ñ l y -Xác ñ nh các thành ph n liên k t b ng phương pháp t t c khung hình. Ti p ñó, t m i khung hình có ñư c, ta ti n hành tìm gán nhãn. ki m và truy v t ñ i tư ng d a vào phương pháp tr n n và phân m nh -Tính toán di n tích c a t ng vùng liên k t. vùng (region based segmentation). Ti p ñó ta xác ñ nh ñ i tư ng -Xóa b các ñ i tư ng nh hơn giá tr ngư ng chuy n ñ ng m c tiêu, tìm t a ñ trung tâm c a ñ i tư ng, và quy ñ i (threshhold). nó ra t a ñ th c d a vào kĩ thu t hi u ch nh camera (camera e.T o c u trúc hình thái các thành ph n, i.e..; G n c u trúc calibration). hình các thành ph n như sau: 2.1.2. XÂY D NG THU T TOÁN PHÁT HI N VÀ DÒ V T Đ I TƯ NG CHUY N Đ NG 2.1.2.1. Mô t thu t toán Đ dò v t m i ñ i tư ng ta k t h p c a hai phương pháp tr n n f.Đóng nh nh phân b i c u trúc hóa các thành ph n. (background extraction) và phân m nh vùng (region based g.Ư c lư ng các vùng nh. segmentation), ñây là bư c quan tr ng nh t c a bài toán. h.Tìm vùng l n nh t. Đ u tiên t i m i khung hình, ti n c nh ñư c tách ra kh i n n b ng i.Xác ñ nh v trí trung tâm (x, y) c a vùng l n nh t. phương pháp nh tham chi u [12]. Sau ñó, d a trên ti n c nh l y ñư c j.Tr v giá tr t a ñ x, y. ta s xác ñ nh các thành ph n liên k t (connected components), ư c k. K t thúc. lư ng di n tích các vùng nh, tìm di n tích vùng l n nh t, và cu i cùng 2.1.3. XÂY D NG THU T TOÁN XÁC Đ NH V N T C Đ I là tr v t a ñ trung tâm c a vùng ñó. TƯ NG CHUY N Đ NG 2.1.2.2. Thu t toán x lý 2.1.3.1. Phương pháp tính kho ng cách - Đ u vào: D li u t camera quan sát ho c t video ñư c thu l i.
- 17 - - 18 - Kho ng cách Euclid (D) di chuy n b i ñ i tư ng gi a c p khung 9. Tính toán v n t c trung bình c a ñ i tư ng trong ño n hình liên ti p nhau ñư c tính toán sau khi chi u t a ñ trung tâm c a video như sau: ñ i tư ng trong m i khung hình qua t a ñ th c. Kho ng cách gi a hai tr ng tâm P ( , , ) và Q ( , , )h 10. K t thúc. t a ñ 3D: 2.1.3.3. K t qu Hi u ch nh Camera (Camera calibration): (2. 1) - Kho ng cách tiêu ñi m (Focal Length): 2.1.3.2. Thu t toán xác ñ nh v n t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng m c - Đi m chính nh (Principal point): tiêu - Đ u vào: D li u t camera quan sát ho c t video ñư c thu l i. - Đ l ch (Skew): - Đ u ra: v n t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng m c tiêu. Angleof pixel axes - Thu t toán x lý ñư c trình bày như sau: Degrees 1. Xác ñ nh các tham s bên trong, bên ngoài b ng kĩ thu t hi u ch nh camera. - Đ méo (Distortion): 2. Đ c file video. 3. X lý file ñ l y thông tin c n thi t t ño n video. 4. Tìm tham s tu n su t Frame c a ño n video RF. - Sai s ñi m nh (Pixel error): 5. Tính t ng s th i gian và th i gian t ng frame: T / V n t c di chuy n: Ti n hành th nghi m trên camera có t c ñ 30 khung hình trên giây, và kích thư c khung hình như sau 640 X 480. 6. Xác ñ nh quãng ñư ng Di c a ñ i tư ng gi a khung th i K t qu th ng kê như sau: và khung th (i+1) trong th gi i th c b ng cách s d ng hàm truy v t ñ i tư ng, và phương pháp tính kho ng cách. 7. Tính v n t c gi a khung Fi và Fi+1 như sau 8. L p bư c 6, 7 for i= 0 to , ñ xác ñ nh t t c v n t c gi a các khung hình.
- 19 - - 20 - B ng 2. 1 B ng so sánh v n t c ño lư ng và v n t c tính toán Stereo vision là kĩ thu t s d ng hai hay nhi u camera ho c m t camera chuy n ñ ng ñ ño lư ng kho ng cách [2]. Thi t l p ñơn gi n V n t c ño V n t c tính Sai s % sai s nh t (c u hình kinh ñi n) s d ng hai máy nh ph ng ñ t cách nhau m t lư ng toán |v-v’|(cm/s) kho ng cách theo chi u ngang bi t trư c (xem nh 2.4). v(cm/s) v’(cm/s) Q 18.90 18.59 0.31 1.6 ∆ZPQ 18.71 18.424 0.288 1.54 P ZQ 25.82 26.096 0.276 1.06 26.69 26.58 0.109 0.412 ZP 24.62 24.54 0.0784 0.318 cl cr Image planes pl pr f 2.2. PHƯƠNG PHÁP CAMERA STEREO CHO XÁC Đ NH V N Optical centers T (lenses) T C Đ I TƯ NG CHUY N Đ NG 2.2.1. Mô t phương pháp Hình 2. 2 H th ng chu n c a hai camera v i ñ dài tiêu c f và Phương pháp s d ng kĩ thu t hi u ch nh camera và camera stereo ñ kho n cách cơ s T. Kho ng cách theo chi u ngang gi a hai camera xác ñ nh v n t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng. có t a ñ pi và pr ñư c g i là ñ l ch và nó cho phép tính toán ñ sâu ho c kho ng cách Zp c a ñi m 3D P t camera Y-axis 2.2.3. Kho ng cách trên tr c Y P2 M u so kh p cho tính toán ñ l ch: Đ ư c lư ng ñư c ñ l ch c a ñ i tư ng trong c p nh stereo, ñ u y tiên chúng ta c n ph i truy v t ñ i tư ng trong nh bên trái. Đ i tư ng X-axis này sau ñó ñư c s d ng là m u ñ tìm m t ñ i tư ng kh p bên nh bên P1 x ph i. Đi u ñó hoàn toàn th c hi n ñư c b i vì nh c a cùng m t ñ i tư ng trong khung nhìn bên trái và bên ph i là r t tương ñ ng khi s Stereo Camera d ng mô hình stereo camera kinh ñi n trong lu n văn. Hình 2 1 Hư ng chuy n ñ ng nhìn t trên xu ng 2.2.2. T ng quan v Stereo Vision 2.2.4. Kho ng cách trên tr c X
- 21 - - 22 - Tính kho ng cách trên tr c X gi ng như phương pháp tính kho ng cách trong phương pháp hi u ch nh camera ñ xác ñ nh v n t c. 2.2.5. Tính toán v n t c CHƯƠNG 3: CÀI Đ T VÀ K T QU Sau khi có giá tr x và y, chúng ta tính toán kho ng cách gi a P1 và P2 3.1. CÀI Đ T CHƯƠNG TRÌNH s d ng công th c Pythagorean: 3.1.1. Yêu c u h th ng PP2 = x2 + y 2 1 3.1.2. Cài ñ t (2. 2) Đ th c hi n hi u ch nh camera, kh i ñ ng Matlab và gõ l nh Cu i cùng, chúng ta có th ño ñ c v n t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng trong t a ñ th c b ng cách tính toán t ng kho ng cách P1P2 trên s ocam_calib. frame thu ñư c trên m i giây. Sau ñó chúng ta t i nh m u ñ th c hi n hi u ch nh. S= ∑ P P2 1 Đ s d ng k t qu hi u ch nh ta ch n save, sau ñó ch n load. 1 second (2. 3) Sau khi có k t qu hi u ch nh camera ta ti n hành ño t c ñ b ng 2.2.6. K t lu n và ñánh giá ño n l nh trong bài báo cáo chính. Phương pháp s d ng kĩ thu t stereo vision k t h p v i phương pháp 3.2. K T QU hi u ch nh camera ñ xác ñ nh v n t c, t ñó có th xác ñ nh ñư c v n B ng 3. 1 K t qu xác ñ nh t a ñ tr ng tâm t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng theo m t qu ñ o ph c t p. STT T a ñ tr ng tâm 2D T a ñô tr ng tâm 3D Phương pháp h a h n s có nhi u ng d ng trong tương lai. Tuy khung nhiên, lu n văn ch m i dùng l i vi c nghiên c u lý thuy t chưa xây 1 (41.5557 226.9085) (-0.6842 -0.5694 0.4558) d ng ñư c ng d ng ñ ki m th . 30 (129.7268 233.4141) (-0.6374 -0.6982 0.3259) 60 (216.7695 248.0980) (-0.5287 -0.8340 0.1577) 90 (282.1158 263.4749) (-0.3794 -0.9252 0.0125) 120 (359.9312 282.0263) (-0.1032 -0.9856 -0.1336) 150 (445.5017 270.9559) (0.2469 -0.9670 -0.0625) 180 (498.5813 264.3691) (0.4199 -0.9071 0.0278) 210 (514.0632 263.8442) (0.4637 -0.8844 0.0535) 240 (554.5049 260.1997) (0.5559 -0.8206 0.1323) 270 (597.0754 261.2381) (0.6338 -0.7456 0.2059) 283 (606.8679 267.5540) (0.6588 -0.7222 0.2107)
- 23 - - 24 - K T LU N VÀ HƯ NG PHÁT TRI N B ng 3. 2 T ng kho ng cách di và v n t c di chuy n ñư c gi a các c p khung hình 1.K t lu n C p khung hình Kho ng cách V nt c Xét v m t lý thuy t, ñ tài ñã hoàn thành ñư c vi c tìm hi u các 1-2 0.0007617 0.0229 ph n lý thuy t ñã ñ t ra như: Tìm hi u và s d ng thành th o ph n m m 30-31 0.0122 0.3671 matlab ñ phát tri n bài toán, tìm hi u ñư c các khái ni m cơ b n v 60-61 0.00007739 0.0023 video và camera s , tìm hi u ñư c các thu t toán v phát hi n chuy n 90-91 0.0111 0.3329 ñ ng b ng phương pháp tr n n: Frame Differrence, Running Gausian 120-121 0.00015249 0.0046 Average và Codebook, tìm hi u ñư c phương pháp các phương pháp 150-151 0.0128 0.3838 camera calibration, tìm hi u ñư c các phương pháp theo v t region 180-181 0,00014403 0.0043 based segmentation, tìm hi u ñư c cách th c xác ñ nh v n t c ñ i tư ng 210-211 0.0017 0.0498 chuy n ñ ng. 240-241 0.00057176 0.0172 Xét v m t th c ti n, ñ tài ñã hoàn thành ñư c m c tiêu ñư c ñ t 270-271 0.000064816 0.0019 ra như: Phát hi n và truy v t ñ i tư ng qua t ng frame c a video, xác 282-283 0.000062636 0.0019 ñ nh ñư c t a ñ c a ñ i tư ng trong th gi i th c, xác ñ nh ñư c v n t c ñ i tư ng chuy n ñ ng qua camera, hoàn thành vi c cài ñ t và ch y T ng kho ng cách di chuy n ñư c: thành công các thu t toán ñã nghiên c u trong ph n lý thuy t, th c hi n D = 1.9627 (m) vi c so sánh, ñánh giá ưu như c ñi m c a t ng thu t toán và ch n ra V n t c trung bình c a ñ i tư ng chuy n ñ ng là: ñư c thu t toán phù h p nh t v i t ng ch c năng c a chương trình, s V = 0.2081(m/s) d ng thành công các công c ph c v cho vi c x lý video như Motion Video, FLV Converter ñ chuy n ñ i các ñ nh d ng video khác nhau v ñ nh d ng AVI ñ d dàng cho vi c thao tác trên Matlab. 2. Ph m vi ng d ng Đ tài có ph m vi ng trong các h th ng giám sát y t , trong các h th ng xác ñ nh t c ñ trong giao thông (qua h m).
- 25 - - 26 - Bên c nh ñó ñ tài còn t o n n t ng cho nh ng nghiên c u v c m quan máy tính nói riêng và x lý nh nói chung trong tương lai. 3. H n ch Bên c nh nh ng k t qu ñã ñ t ñư c, ñ tài v n còn có m t s h n ch c n ph i ñư c kh c ph c như: - T c ñ x lý c a chương trình còn ch m khi x lý nh ng video có ñ phân gi i cao và kích thư c l n. - Vi c xác ñ nh ñ i tư ng chuy n ñ ng, ch d ng l i vi c xác ñ nh ñ i tư ng chi m vùng l n nh t. - Vi c tính v n t c ch ñúng cho chuy n ñ ng th ng trong không gian 2D (chi u x,y) chưa chính xác khi ñ i tư ng chuy n ñ ng theo chi u sâu. 4. Hư ng phát tri n Trong quá trình th c hi n ñ tài, do nh ng h n ch v trình ñ và th i gian th c hi n ñ tài có h n, chương trình ñư c xây d ng ch là ph n demo c a các thu t toán xác ñ nh v n t c c a ñ i tư ng chuy n ñ ng. Đ tri n khai trong th c t , nó ñòi h i c n ph i c i ti n hơn n a. Hy v ng trong tương lai, nh ng phát tri n dư i ñây s giúp ñ tài hoàn thi n hơn. - Xác ñ nh ñ i tư ng chuy n ñ ng v i tiêu chí c th . - Xây d ng thu t toán c i thi n ch t lư ng c a video như lo i tr nhi u, lo i b bóng và t i ưu hóa các thu t toán ñ tăng t c ñ x lý c a chương trình. - ng d ng kĩ thu t camera stereo ñ xác ñ nh ñư c v trí chính xác c a ñ i tư ng khi di chuy n theo chi u sâu(trong không gian 3D), t ñó tính toán v n t c c a ñôi tư ng ñư c chính xác.