Một số giải pháp phát hiện và bám sát tự động đối tượng chuyển động trong ảnh hồng ngoại

Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> <br /> MéT GI¶I PH¸P PH¸T HIÖN Vµ B¸M S¸T<br /> Tù §éNG §èI T¦îNG CHUYÓN §éNG TRONG<br /> ¶NH HåNG NGO¹I<br /> Ph¹m trung dòng*, NGUYÔN DANH HµO*, lª kh¸nh thµnh**<br /> <br /> Tãm t¾t: Bµi b¸o ®Ò xuÊt mét gi¶i ph¸p tù ®éng ph¸t hiÖn vµ b¸m ®èi t­îng<br /> chuyÓn ®éng trong ¶nh hång ngo¹i, sö dông ®ång thêi ph­¬ng ph¸p ph©n ng­ìng tù<br /> ®éng vµ bé läc Kalman. C¸c kÕt qu¶ thùc nghiÖm trªn camera ¶nh nhiÖt ®· chøng<br /> tá gi¶i ph¸p ®Ò xuÊt lµm viÖc tèt trong c¸c ®iÒu kiÖn nÒn phøc t¹p.<br /> <br /> Tõ khãa: Ph¸t hiÖn, B¸m s¸t, ¶nh hång ngo¹i, Bé läc Kalman.<br /> <br /> <br /> 1. §ÆT VÊN §Ò<br /> Ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng chuyÓn ®éng lµ mét nhiÖm vô quan träng cña c¸c<br /> hÖ thèng gi¸m s¸t, ®iÒu khiÓn. Bµi to¸n ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng chuyÓn<br /> ®éng trong ¶nh ®· vµ ®ang ®­îc øng dông réng r·i trong d©n sù vµ qu©n sù. §©y<br /> còng lµ bµi to¸n thu hót ®­îc sù quan t©m lín cña c¸c nhµ nghiªn cøu trong vµ<br /> ngoµi n­íc. NhiÒu kÕt qu¶ nghiªn cøu ®· ®­îc c«ng bè. Tuy nhiªn, c¸c nghiªn cøu<br /> tËp trung chñ yÕu gi¶i bµi to¸n víi ¶nh quang häc, cßn víi ¶nh nhiÖt, ®Æc biÖt víi<br /> c¸c øng dông qu©n sù, th× cßn Ýt ®­îc c«ng bè c«ng khai [1,2,3,4]. Víi ­u ®iÓm vÒ<br /> tÝnh thô ®éng trong thu tÝn hiÖu cïng víi kh¶ n¨ng ho¹t ®éng tèt c¶ ngµy vµ ®ªm,<br /> ngay c¶ trong c¸c ®iÒu kiÖn thêi tiÕt xÊu th× viÖc øng dông ¶nh nhiÖt trong c¸c hÖ<br /> thèng quan s¸t, ®iÒu khiÓn vò khÝ lµ mét xu h­íng tÊt yÕu. Trªn thùc tÕ, mét sè hÖ<br /> thèng vò khÝ ®· thùc hiÖn nhiÖm vô ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t trªn c¬ së ¶nh thu ®­îc tõ<br /> camera ¶nh nhiÖt, ®· cho kÕt qu¶ tèt. MÆc dï vËy, thuËt to¸n thùc hiÖn trong c¸c hÖ<br /> thèng vò khÝ ®ã ®­îc gi÷ b¶n quyÒn hoÆc kh«ng ®­îc c«ng khai.<br /> Bµi b¸o nµy ®Ò xuÊt mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t môc tiªu chuyÓn ®éng<br /> nhê sö dông camera ¶nh nhiÖt, gåm hai b­íc chÝnh: ®Çu tiªn, ¶nh hång ngo¹i thu tõ<br /> camera ¶nh nhiÖt ®­îc xö lý s¬ bé råi ®­a ®Õn khèi ph¸t hiÖn. Dùa trªn thuËt to¸n<br /> ng­ìng tù ®éng, ®èi t­îng chuyÓn ®éng ®­îc ph¸t hiÖn vµ x¸c ®Þnh täa ®é. Qu¸<br /> tr×nh b¸m s¸t tiÕp theo sÏ ®­îc thùc hiÖn trªn c¬ së øng dông bé läc Kalman [5].<br /> §ång thêi, hÖ thèng còng dù ®o¸n vÞ trÝ tiÕp theo cña ®èi t­îng ®Ó h¹n chÕ vïng<br /> quan t©m cÇn xö lý (ROI) nh»m tr¸nh b¾t nhÇm vµ gi¶m thêi gian tÝnh to¸n.<br /> <br /> 2. Ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi ®èi t­îng<br /> S¬ ®å mét hÖ thèng ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi ®èi t­îng chuyÓn ®éng nh­ vËy cã<br /> thÓ ®­îc biÓu diÔn trªn h×nh 1.<br /> Ho¹t ®éng cña hÖ thèng cã thÓ ®­îc m« t¶ ng¾n gän nh­ sau:<br /> Chuçi ¶nh thu ®­îc tõ camera ¶nh nhiÖt lµm viÖc ë d¶i sãng (3 - 5)µm, ®­îc rêi<br /> r¹c vµ l­îng tö hãa nhê c¸c bé biÕn ®æi t­¬ng tù - sè. §Çu ra lµ c¸c ¶nh sè ®­îc xö<br /> lý s¬ bé trong khèi tiÒn xö lý. Trong khèi ph¸t hiÖn, ®èi t­îng ®­îc ph¸t hiÖn vµ<br /> x¸c ®Þnh täa ®é råi ®­a sang khèi b¸m s¸t. T¹i ®©y, bé läc Kalman lµm nhiÖm vô<br /> dù ®o¸n vÞ trÝ tiÕp theo cña ®èi t­îng ®Ó h¹n chÕ vïng quan t©m nh»m tr¸nh b¾t<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 29, 02-2014 25<br />  Ra ®a<br /> <br /> nhÇm vµ gi¶m thêi gian tÝnh to¸n. §ång thêi, hiÖu chØnh täa ®é tøc thêi cña ®èi<br /> t­îng ®Ó phôc vô giai ®o¹n xö lý tiÕp theo.<br /> <br /> Khối tiền xử lý<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Khối phát hiện<br /> <br /> Điều khiển<br /> Phát hiện bệ quay<br /> đối tượng Camera<br /> <br /> <br /> <br /> Xác định tọa độ Khối bám sát<br /> (x,y; Vx, Vy )<br /> <br /> <br /> H×nh 1. S¬ ®å tæng qu¸t cña hÖ thèng.<br /> Sau ®©y chóng t«i sÏ m« t¶ chi tiÕt h¬n c¸c kh©u chÝnh cña hÖ thèng.<br /> 2.1. TiÒn xö lý<br /> Giai ®o¹n nµy thùc hiÖn c¸c thuËt to¸n chuÈn hãa ¶nh theo kÝch cì, c¶i thiÖn chÊt<br /> l­îng vµ x¸c ®Þnh vïng quan t©m trªn ¶nh. Ngoµi ra, chuçi ¶nh thu ®­îc tõ camera<br /> cÇn ®­îc ph©n ng­ìng s¬ bé ®Ó lo¹i bá nÒn ¶nh, ®ã lµ c¸c ®iÓm ¶nh cã møc x¸m nhá<br /> h¬n nhiÒu so víi møc x¸m ®èi t­îng. Ng­ìng s¬ bé nµy th­êng x¸c ®Þnh b»ng thùc<br /> nghiÖm t¹i thùc ®Þa. MÆt kh¸c, ®Ó gi¶m thêi gian tÝnh to¸n vµ tr¸nh b¾t nhÇm ®èi<br /> t­îng kh¸c trong ¶nh, giai ®o¹n nµy còng x¸c ®Þnh vïng quan t©m trªn ¶nh. Vïng<br /> quan t©m trªn ¶nh cã kÝch th­íc phô thuéc vµo vËn tèc vµ cù ly cña ®èi t­îng.<br /> §Ó x¸c ®Þnh vïng quan t©m, t¸c gi¶ sö dông kh¸i niÖm vÒ ¶nh tÝch ph©n (Integral<br /> Images) [6]. §iÒu nµy cho phÐp x¸c ®Þnh vïng quan t©m mét c¸ch hiÖu qu¶, trong<br /> khi tèc ®é tÝnh to¸n nhanh, phï hîp víi c¸c øng dông xö lý thêi gian thùc. Dùa theo<br /> cù ly ®èi t­îng, diÖn tÝch vïng quan t©m ®­îc x¸c ®Þnh cô thÓ nh­ sau:<br /> - Cù ly ®èi t­îng Rt® 7Km: SROI = 1/3*1/4,5 = 1/13,5 (diÖn tÝch toµn ¶nh)<br /> - Cù ly ®èi t­îng Rt® ≥ 7Km: SROI = 1/2*1/3 = 1/6 (diÖn tÝch toµn ¶nh)<br /> 2.2. Khèi ph¸t hiÖn ®èi t­îng chuyÓn ®éng<br /> Do chuyÓn ®éng cña camera b¸m theo ®èi t­îng cïng víi chuyÓn ®éng cña nÒn,...<br /> ¶nh hång ngo¹i nµy th­êng bÞ nhße vµ kÐm s¾c nÐt. §©y lµ ®Æc ®iÓm cÇn l­u ý khi<br /> gi¶i bµi to¸n ph¸t hiÖn ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh hång ngo¹i. §Ó ph¸t hiÖn<br /> ®èi t­îng chuyÓn ®éng, t¸c gi¶ ®Ò xuÊt sö dông ph­¬ng ph¸p ph©n ®o¹n ¶nh theo<br /> ng­ìng tù ®éng. ThuËt to¸n x¸c ®Þnh ng­ìng tù ®éng m« t¶ nh­ h×nh 2.<br /> - ThuËt to¸n ph©n ng­ìng tù ®éng<br /> §Ó x¸c ®Þnh ng­ìng cña ¶nh, tr­íc hÕt cÇn tÝnh gi¶n ®å møc x¸m cña ¶nh. Gi¶n<br /> ®å møc x¸m cña mét ¶nh thÓ hiÖn th«ng tin ph©n bè c­êng ®é c¸c ®iÓm ¶nh. Trong<br /> <br /> <br /> 26 P. T. Dòng, N. D. Hµo, L.K.Thµnh “Mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn … ¶nh hång ngo¹i.”<br /> Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> nghiªn cøu nµy, chØ c¸c ¶nh ®Çu tiªn míi cÇn tÝnh gi¶n ®å møc x¸m trªn toµn ¶nh.<br /> Khi ®· x¸c ®Þnh ®­îc vïng chøa ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh - vïng quan t©m<br /> ph¶i tÝnh gi¶n ®å møc x¸m vµ t¸ch ng­ìng trong vïng nµy.<br /> Gi¶n ®å møc x¸m cña ¶nh hång ngo¹i thu ®­îc tõ ph­¬ng tiÖn bay th­êng ®­îc<br /> thÓ hiÖn qua 3 vïng. VÝ dô, gi¶n ®å møc x¸m cña mét ¶nh hång ngo¹i ®­îc m« t¶<br /> trªn H×nh 3. Vïng ®Çu tiªn lµ nÒn ®· ®­îc lo¹i bá trong giai ®o¹n tiÒn xö lý do cã<br /> c¸c gi¸ trÞ møc x¸m nhá. Vïng thø hai lµ m©y hoÆc c¸c ®iÓm s¸ng trªn nÒn trêi.<br /> Vïng thø ba lµ ®èi t­îng. §èi t­îng th­êng cã kÝch th­íc rÊt nhá nh­ng cã c­êng<br /> ®é lín nhÊt. VÊn ®Ò ®Æt ra lµ t×m ®­îc ng­ìng ph¸t hiÖn (T) ®Ó lo¹i bá vïng nÒn<br /> cßn l¹i vµ m©y, thu ®­îc ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh.<br /> <br /> ảnh đầu vào<br /> (hoặc ROI)<br /> <br /> TÝnh gi¶n ®å x¸m<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> C©n b»ng gi¶n ®å x¸m<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Chän ®iÓm cùc tiÓu<br /> lín nhÊt<br /> <br /> T<br /> <br /> H×nh 2. S¬ ®å thuËt to¸n x¸c ®Þnh ng­ìng.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> H×nh 3. Gi¶n ®å møc x¸m thùc tÕ cña ¶nh.<br /> Trªn gi¶n ®å møc x¸m cña ¶nh (hoÆc cña vïng ROI), gi¸ trÞ ng­ìng cÇn x¸c<br /> ®Þnh n»m gi÷a môc tiªu vµ m©y. Thùc tÕ cho thÊy, gi¸ trÞ ng­ìng nµy lu«n thay ®æi<br /> tïy thuéc vµo chuyÓn ®éng cña ®èi t­îng, nÒn, ®iÒu kiÖn khÝ hËu. Do ®ã, ng­ìng<br /> ®Ó t¸ch môc tiªu vµ nÒn ë ®©y cÇn ®­îc x¸c ®Þnh mét c¸ch tù ®éng. Tõ gi¶n ®å møc<br /> x¸m, x¸c ®Þnh vïng chøa c¸c ®iÓm cã gi¸ trÞ møc x¸m nhá nhÊt. §iÓm tiÕp gi¸p<br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 29, 02-2014 27<br />  Ra ®a<br /> <br /> gi÷a vïng cã møc x¸m nhá nhÊt vµ vïng cã møc x¸m lín nhÊt sÏ ®­îc x¸c ®Þnh lµ<br /> ng­ìng cÇn t×m. Sau khi t¸ch nÒn theo ng­ìng võa x¸c ®Þnh, c¸c côm ®iÓm ¶nh nhá<br /> cßn sãt l¹i ®­îc lo¹i bá b»ng mét ng­ìng diÖn tÝch.<br /> - X¸c ®Þnh täa ®é ®èi t­îng:<br /> VÞ trÝ träng t©m ®èi t­îng (xtt, ytt) ®­îc x¸c ®Þnh theo c«ng thøc sau:<br /> <br /> (1)<br /> <br /> Trong ®ã, lµ täa ®é cña c¸c ®iÓm ¶nh cña ®èi t­îng. lµ lÇn l­ît<br /> c­êng ®é s¸ng cña ®iÓm ¶nh t¹i vÞ trÝ ( ) vµ c­êng ®é trung b×nh cña vïng quan<br /> t©m; k lµ sè ®iÓm ¶nh cña ®èi t­îng.<br /> Trong ¶nh hång ngo¹i thu ®­îc tõ ®èi t­îng chuyÓn ®éng, c¸c ®iÓm ¶nh cã<br /> c­êng ®é m¹nh nhÊt n»m t¹i ®éng c¬, mòi, c¸nh vµ phÇn khÝ x¶ [7]. Chóng ®Òu cã<br /> ®Æc ®iÓm chung lµ ®èi xøng qua trôc däc cña ®èi t­îng. MÆt kh¸c, c¸c ®iÓm ¶nh ë<br /> vïng biªn cña ®èi t­îng th­êng mê h¬n lµ vïng trung t©m. V× vËy, ph­¬ng ph¸p<br /> lÊy träng t©m trªn cã tÝnh bÊt biÕn víi phÐp quay, tû lÖ.<br /> 2.3. B¸m s¸t ®èi t­îng<br /> Trong khèi b¸m s¸t, bé läc Kalman ®­îc sö dông ®Ó dù ®o¸n vµ ­íc l­îng tèi<br /> ­u tr¹ng th¸i cña ®èi t­îng. Bé läc Kalman lµ bé ®¸nh gi¸ ®Ö quy, ®¶m b¶o tèi ­u<br /> khi hÖ lµ tuyÕn tÝnh vµ nhiÔu cã ph©n phèi Gauss [5].<br /> §Ó ®¸nh gi¸ tr¹ng th¸i cña qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn gi¸n ®o¹n theo thêi gian,<br /> ph­¬ng tr×nh vi ph©n tuyÕn tÝnh cña bé läc Kalman ®­îc m« t¶ nh­ sau:<br /> (2)<br /> Vµ kÕt qu¶ ®o ®¹c ®­îc tÝnh theo:<br /> (3)<br /> Trong ®ã wk vµ vk lµ hai vector biÕn ngÉu nhiªn ®¹i diÖn cho nhiÔu hÖ thèng<br /> vµ nhiÔu ®o ®¹c. Hai biÕn ngÉu nhiªn nµy ®éc lËp vµ ®­îc gi¶ sö lµ tu©n theo<br /> ph©n bè Gauss víi trung b×nh b»ng 0 vµ ma trËn hiÖp ph­¬ng sai lÇn l­ît lµ Q vµ<br /> víi w ~ N(0,Q), v ~ N(0,R).<br /> NÕu vector tr¹ng th¸i x cã kÝch th­íc lµ n, th× ma trËn A sÏ cã kÝch th­íc lµ [n x<br /> n]. B[n x l] lµ ma trËn phô thuéc vµo vector ®iÒu khiÓn u víi . Vector ®o z cã<br /> kÝch th­íc lµ [1 x m] nªn ma trËn H sÏ lµ [m x n].<br /> Gi¶ sö vµ lÇn l­ît lµ ­íc l­îng tiªn nghiÖm vµ hËu nghiÖm cña<br /> gi¸ trÞ x t¹i thêi ®iÓm k. L­u ®å thuËt to¸n thùc hiÖn bé läc Kalman ®­îc biÓu diÔn nh­<br /> sau (h×nh 4):<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 28 P. T. Dòng, N. D. Hµo, L.K.Thµnh “Mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn … ¶nh hång ngo¹i.”<br /> Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> <br /> Khëi t¹o gi¸ trÞ ban<br /> ®Çu<br /> Khëi t¹o gi¸ trÞ ban ®Çu<br /> P0, X0<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Dù ®o¸n<br /> ¦íc l­îng T.T tiªn nghiÖm<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ¦íc l­îng hiÖp biÕn S.S tiªn nghiÖm<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> HiÖu chØnh<br /> TÝnh hÖ sè khuÕch ®¹i Kalman Kk<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> HiÖu chØnh T.T hËu nghiÖm<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> TÝnh hiÖp biÕn S.S hËu nghiÖm<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> H×nh 4. L­u ®å thuËt to¸n thùc hiÖn bé läc Kalman.<br /> C¸c kÕt qu¶ thùc nghiÖm<br /> Sö dông th­ viÖn m· nguån më OpenCV [8] cïng víi c¸c d÷ liÖu thu ®­îc<br /> ngoµi thùc ®Þa, gi¶i ph¸p ®­îc kiÓm ®Þnh trong 3 tr­êng hîp ®iÓn h×nh víi c¸c bé<br /> d÷ liÖu kh¸c nhau ®Ó ®¸nh gi¸ kÕt qu¶ ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 29, 02-2014 29<br />  Ra ®a<br /> <br /> T×nh huèng khi trêi kh«ng cã m©y vµ kh«ng cã vËt l¹ chuyÓn ®éng<br /> §©y lµ t×nh huèng lý t­ëng nhÊt. §èi t­îng chuyÓn ®éng trªn nÒn trêi quang. Gi¶i<br /> ph¸p ®­îc thö nghiÖm trong 3 tr­êng hîp:<br /> a, Môc tiªu ë cù ly gÇn, R®t 7Km; (R®t lµ cù ly tõ camera ®Õn ®èi t­îng)<br /> b, Môc tiªu ë cù ly trung b×nh, R®t = [7 – 12]Km.<br /> c, §èi t­îng ë cù ly xa, R®t 12Km.<br /> H×nh 5 m« t¶ kÕt qu¶ ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t trong 3 tr­êng hîp trªn.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a, R®t 7Km b, R®t = [7-12]Km c, R®t 12Km<br /> H×nh 5. Ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng khi trêi kh«ng cã m©y<br /> vµ kh«ng cã vËt l¹ chuyÓn ®éng.<br /> <br /> KÕt qu¶ kh¶o s¸t cho thÊy, ®èi t­îng ®­îc ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t chÝnh x¸c.<br /> <br /> T×nh huèng khi cã vËt l¹ chuyÓn ®éng trong ¶nh.<br /> ThuËt to¸n ®Ò xuÊt ®­îc kiÓm tra trong 3 tr­êng hîp thùc tÕ:<br /> a, Khi cã ®èi t­îng l¹ nh­ chim bay ngang qua vïng quan s¸t.<br /> b, Khi cã ®¹n v¹ch ®­êng b¾n ngang qua vïng quan s¸t.<br /> c, Khi cã nhãm ®èi t­îng l¹ nh­ ®µn chim bay ngang qua vïng quan s¸t.<br /> Trªn h×nh 6 m« t¶ kÕt qu¶ ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t khi cã vËt l¹ chuyÓn ®éng trong<br /> ¶nh.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 30 P. T. Dòng, N. D. Hµo, L.K.Thµnh “Mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn … ¶nh hång ngo¹i.”<br /> Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a, Chim bay ngang qua b, §¹n v¹ch ®­êng bay c, Mét nhãm ®èi t­îng bay<br /> vïng quan s¸t ngang qua vïng quan s¸t ngang qua vïng quan s¸t<br /> H×nh 6. Ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng khi cã vËt l¹ chuyÓn ®éng<br /> trong vïng quan s¸t.<br /> KÕt qu¶ kh¶o s¸t cho thÊy, ®èi t­îng ®­îc ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t chÝnh x¸c.<br /> <br /> T×nh huèng khi cã m©y vµ ®èi t­îng bÞ che khuÊt.<br /> §©y lµ tr­êng hîp phæ biÕn nhÊt trong thùc tÕ. Trong ®iÒu kiÖn khÝ hËu ViÖt<br /> Nam th­êng xuyªn xuÊt hiÖn m©y trªn bÇu trêi. V× vËy, gi¶i ph¸p ®­îc thö nghiÖm<br /> víi 3 bé d÷ liÖu kh¸c nhau øng víi ®èi t­îng ë 3 cù ly kh¸c nhau:<br /> a, Môc tiªu ë cù ly gÇn, R®t 7Km<br /> b, Môc tiªu ë cù ly trung b×nh, R®t = [7 – 12]Km<br /> c, §èi t­îng ë cù ly xa, R®t 12Km<br /> KÕt qu¶ ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t khi cã m©y vµ ®èi t­îng bÞ che khuÊt ®­îc minh<br /> häa trªn h×nh 7.<br /> KÕt qu¶ kh¶o s¸t cho thÊy, trong mét sè t×nh huèng, hÖ thèng kh«ng ph¸t hiÖn<br /> vµ b¸m s¸t chÝnh x¸c, nh­ng tû lÖ mÊt b¸m lµ nhá. T×nh huèng mÊt b¸m x¶y ra khi<br /> xuÊt hiÖn ®èi t­îng kh¸c (vÝ dô nh­ m©y) cã c­êng ®é vµ diÖn tÝch xÊp xØ môc tiªu<br /> trong vïng quan s¸t. Do camera chuyÓn ®éng theo môc tiªu nªn sù mÊt b¸m chØ<br /> x¶y ra rÊt ng¾n. C¸c kÕt qu¶ kh¶o s¸t ®­îc tæng hîp nh­ trong b¶ng 1.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 29, 02-2014 31<br />  Ra ®a<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> R®t 7Km R®t = [7 – 12]Km. R®t 12Km<br /> H×nh 7. Ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng khi cã m©y.<br /> B¶ng 1. C¸c kÕt qu¶ kh¶o s¸t.<br /> <br /> Thö nghiÖm<br /> Sè khung ¶nh Tû lÖ mÊt<br /> Tr­êng hîp Tæng sè b¸m (%)<br /> b¸m s¸t nhÇm<br /> khung ¶nh<br /> <br /> 480 0 0<br /> Trêi quang; R®t 7Km<br /> <br /> Trêi quang; R®t = [7 –12]Km 550 0 0<br /> <br /> 420 0 0<br /> Trêi quang; R®t 12Km<br /> Khi cã chim bay ngang 160 0 0<br /> vïng quan s¸t<br /> §¹n v¹ch ®­êng bay ngang 120 0 0<br /> vïng quan s¸t<br /> Mét nhãm ®èi t­îng bay ngang vïng 110 0 0<br /> quan s¸t<br /> Khi cã m©y vµ ®èi t­îng bÞ 460 5 1,1<br /> che khuÊt R®t 7Km<br /> <br /> Khi cã m©y vµ ®èi t­îng bÞ 480 12 2,5<br /> che khuÊt R®t = [7 – 12]Km<br /> <br /> <br /> <br /> 32 P. T. Dòng, N. D. Hµo, L.K.Thµnh “Mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn … ¶nh hång ngo¹i.”<br /> Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ<br /> <br /> <br /> Khi cã m©y vµ ®èi t­îng bÞ 420 28 6,67<br /> che khuÊt R®t 12Km<br /> <br /> 3. KÕt luËn<br /> Bµi b¸o ®· tr×nh bµy mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn vµ b¸m tù ®éng ®èi t­îng chuyÓn<br /> ®éng trong ¶nh hång ngo¹i nhê sö dông ®ång thêi ph­¬ng ph¸p ph©n ng­ìng tù<br /> ®éng vµ bé läc Kalman. C¸c kÕt qu¶ thùc nghiÖm trong t×nh huèng kh«ng cã m©y<br /> hoÆc khi cã ®èi t­îng l¹ chuyÓn ®éng trong vïng quan s¸t, ®Òu ph¸t hiÖn vµ b¸m<br /> chÝnh x¸c. Khi thêi tiÕt cã nhiÒu m©y che khuÊt ®èi t­îng, ®é chÝnh x¸c còng kh¸<br /> cao, tû lÖ b¸m nhÇm chØ lµ 1,1 - 6,7 %. §iÒu ®ã cho thÊy tÝnh hiÖu qu¶ cao cña<br /> ph­¬ng ph¸p sö dông kÕt hîp ph©n ng­ìng tù ®éng vµ bé läc Kalman trong bµi<br /> to¸n ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh hång ngo¹i. Tuy nhiªn,<br /> c¸c thuËt to¸n ®­îc sö dông cÇn tèi ­u h¬n n÷a ®Ó t¨ng tèc ®é ph¸t hiÖn ®èi t­îng,<br /> cho kÕt qu¶ chÝnh x¸c trong c¸c ®iÒu kiÖn m«i tr­êng kh¸c nhau.<br /> TµI LIÖU THAM KH¶O<br /> [1]. Ph¹m Trung Dòng, “Gi¸o tr×nh xö lý ph©n tÝch ¶nh trong hÖ thèng thÞ gi¸c kü<br /> thuËt”, Häc viÖn Kü thuËt qu©n sù, 2006<br /> [2]. AlperYilmaz, Omar Jave and Mubarak Shah, “Object Tracking: A Survey”,<br /> ACM Computing Surveys, Vol. 38, No. 4, Article 13, Publication date:<br /> December 2006.<br /> [3]. BahadýrKARASULU, “Review And Evaluation Of Well-Known Methods For<br /> Moving Object Detection and Tracking In Video”, Journal of aeronautic and<br /> space Technologies July 2010, vol.4, number 4 (11-22).<br /> [4]. Kyanda Swaib Kaawaase, “A Review on seleted target tracking algorithms”,<br /> Information Technology Journal 10 (4): 691-702.<br /> [5]. Kalman, R.E., "A new approach to linear filtering and prediction problems",<br /> Journal of Basic Engineering 82 (1): pp. 35-45, 1960.<br /> [6]. Viola, P. & Jones, M. Rapid “Object detection using a boosted cascade of<br /> simple features”. In IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (pp.<br /> I:511-518), 2001.<br /> [7]. Hripad P. MahulikarHemant R. Sonawane, G. ArvindRao, “Infrared signature<br /> studies of aerospace vehicles”, Progress in Aerospace Sciences Volume 43,<br /> Issues 7-8, October-November 2007, Pages 218-245.<br /> [8]. Gary Bradski vµ Adrian Kaehler, “Learning OpenCV Computer Vision with<br /> the OpenCV Library”, Nutshell Handbook firt edition, 2008.<br /> <br /> ABSTRaCT<br /> A SOLUTION FOR DETECTion AND TRACKING<br /> OF MOVING OBJECT using INFRARED IMAGES<br /> <br /> In this paper, we propose a solution to automatically detect and track<br /> moving objects in infrared images. This solution uses a combination of<br /> automated thresholding method and Kalman filter. The experimental results<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 29, 02-2014 33<br />  Ra ®a<br /> <br /> show that the proposed solution works well in the complex background<br /> conditions.<br /> Keywords: Detection, Tracking, Infrared image, Kalman filter.<br /> <br /> NhËn bµi ngµy 06 th¸ng 01 n¨m 2014<br /> Hoµn thiÖn ngµy 10 th¸ng 01 n¨m 2014<br /> ChÊp nhËn ®¨ng ngµy 14 th¸ng 01 n¨m 2014<br /> <br /> §Þa chØ: * Häc viÖn Kü thuËt qu©n sù, Email: thchdung@yahoo.com<br /> **ViÖn Tự động hóa KTQS, Hµ Néi, Email: itacspro@gmail.com<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 34 P. T. Dòng, N. D. Hµo, L.K.Thµnh “Mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn … ¶nh hång ngo¹i.”<br />