Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Kỹ thuật xử lý vùng quan sát và phát hiện bất thường của các đối tượng trong hệ thống camera giám sát

Chia sẻ: Na Na | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

64
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án tập trung nghiên cứu các vấn đề sau: Hệ thống camera giám sát và các bài toán liên quan; các kỹ thuật chuyển tiếp camera trong hệ thống camera giám sát với nhiều camera; các kỹ thuật phát hiện bất thường trong giám sát video.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Kỹ thuật xử lý vùng quan sát và phát hiện bất thường của các đối tượng trong hệ thống camera giám sát

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ________________________________________________________________ NGÔ ĐỨC VĨNH KỸ THUẬT XỬ LÝ VÙNG QUAN SÁT VÀ PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG CỦA CÁC ĐỐI TƯỢNG TRONG HỆ THỐNG CAMERA GIÁM SÁT Chuyên ngành: Cơ sở Toán học cho Tin học Mã số: 62.46.01.10 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội – 2016
Công trình được hoàn thành tại: Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn Lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Đỗ Năng Toàn Phản biện 1: ...................................................................................... ........................................................................................................... Phản biện 2: ....................................................................................... ........................................................................................................... Phản biện 3:: ...................................................................................... ........................................................................................................... Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp Học viện Họp tại: Vào hồi …… giờ …… ngày ….. tháng ….. năm …… Có thể tìm hiểu luận án tại:  Thư viện Quốc gia Việt Nam  Thư viện Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Ngày nay, hệ thống camera giám sát đã trở nên phổ biến và đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Đối với các hệ thống camera giám sát thủ công truyền thống, các luồng video được quan sát bởi các giám sát viên trong thời gian thực, cho phép họ can thiệp nhanh chóng nếu có một sự kiện quan tâm được phát hiện. Việc xử lý trực tiếp của tất cả các luồng video là rất khó khăn do số lượng camera được triển khai nhiều cùng với một lượng lớn dữ liệu thu nhận từ chúng, điều này dẫn đến khả năng bỏ sót các cảnh quan trọng tại các camera tăng lên. Chính vì vậy, vấn đề giám sát tự động là nhiệm vụ hàng đầu trong hệ thống giám sát bằng camera nhằm hỗ trợ tối đa con người trong việc điều khiển, giám sát, giảm thiểu các sai sót không đáng có, đồng thời qua đó cũng giải phóng sức lao động của các giám sát viên. Các hệ thống hoàn toàn tự động là hệ thống có khả năng thực hiện nhiệm vụ giám sát ở các mức độ khác nhau không có sự can thiệp của con người, từ các tác vụ bậc thấp như: phát hiện chuyển động tới các tác vụ bậc cao như phát hiện sự kiện, hành vi. Một vấn đề cần được giải quyết trong hệ thống giám sát có nhiều camera đó là sự xuất hiện hoặc biến mất của đối tượng từ camera này sang camera khác, hay còn gọi là sự chuyển tiếp camera. Chuyển tiếp camera là một quá trình quyết định chuyển giao một đối tượng di chuyển từ camera này tới camera khác và là một bước quan trọng để có được sự theo dõi liên tục các đối tượng cùng với hành trình của nó trong hệ thống giám sát có nhiều camera. Đã có nhiều công trình nghiên cứu nhằm giải quyết bài toán theo dõi liên tục khi đối tượng di chuyển qua các camera, phần lớn các
2 nghiên cứu đều tập trung vào việc tìm cách thiết lập sự tương ứng của các đối tượng ở camera này với các camera khác, thực chất là đối sánh các đối tượng nằm trong vùng giao nhau giữa các trường quan sát của các camera trong môi trường 2D. Việc xây dựng một cơ chế nhằm xác định thời điểm và camera được lựa chọn chuyển tiếp để theo dõi được liền mạch đang là vấn đề được nghiên cứu. Việc chuyển tiếp camera thường yêu cầu khối lượng tính toán lớn khi phải thực hiện các thao tác như: xác định thời điểm và camera nhận chuyển tiếp, bàn giao đối tượng. Bởi vậy, để nâng cao hiệu suất hoạt động của hệ thống, thì việc thường xuyên chuyển đổi giữa các camera cần được giảm thiểu, đây là vấn đề cần được đầu tư nghiên cứu nhiều hơn, chi tiết được trình bày trong chương 2 của luận án. 2. Mục tiêu nghiên cứu Luận án tập trung nghiên cứu các vấn đề sau:  Thứ nhất: Hệ thống camera giám sát và các bài toán liên quan;  Thứ hai: Các kỹ thuật chuyển tiếp camera trong hệ thống camera giám sát với nhiều camera;  Thứ ba: Các kỹ thuật phát hiện bất thường trong giám sát video. 3. Những đóng góp mới của luận án Có thể khái quát các kết quả chính của luận án như sau:  Đề xuất kỹ thuật phân vùng giám sát cố định cho các camera trong hệ thống camera giám sát dựa trên quan hệ hình học giữa thị trường quan sát của các camera, giúp giảm thiểu số lần tính toán chuyển tiếp camera thông qua việc giảm thiểu các cạnh của đa giác quan sát trong vùng giao nhau giữa các camera trong hệ thống OVL. Kỹ thuật đề xuất được công bố trong
3 Chuyên san của Tạp chí Công nghệ thông tin và Truyền thông năm 2014.  Đề xuất một cách tiếp cận giải quyết việc chuyển tiếp camera dựa trên việc tính toán sự va chạm của đối tượng chuyển động với đường ranh giới ảo, kỹ thuật đề xuất đã được công bố tại Tạp chí Khoa học Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam năm 2013.  Đề xuất một kỹ thuật giải quyết việc chuyển tiếp camera thông qua việc lựa chọn camera, nhằm giảm thiểu số lần chuyển tiếp camera khi giám sát đối tượng. Kỹ thuật đề xuất đã được trình bày và đăng trong Kỷ yếu Hội nghị Quốc Gia “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin – FAIR” năm 2013.  Đề xuất một kỹ thuật phát hiện chuyển động bất thường dựa vào quỹ đạo chuyển động của đối tượng. Kỹ thuật đề xuất cho phép thao tác trên các quỹ đạo không hoàn chỉnh, đáp ứng được yêu cầu triển khai thời gian thực. Kỹ thuật đề xuất được công bố tại Chuyên san của Tạp chí Công nghệ thông tin và Truyền thông năm 2015. 4. Bố cục luận án Luận án bao gồm phần mở đầu, kết luận và 3 chương nội dung. Chương 1: Tổng quan về chuyển tiếp camera và phát hiện bất thường trong các hệ thống camera giám sát. Các vấn đề chung về giám sát tự động trong hệ thống camera giám sát, cùng với các bài toán liên quan được khảo sát và trình bày trong chương này. Chương 2: Một số kỹ thuật xử lý vùng quan sát trong chuyển tiếp camera. Đề xuất các kỹ thuật xử lý vùng quan sát trong việc giải quyết bài toán chuyển tiếp camera nhằm mục đích giảm thiểu các thao tác tính toán chuyển tiếp
4 camera, từ đó giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống camera giám sát. Chương 3: Phát hiện bất thường dựa vào quỹ đạo trong giám sát video. Trình bày tóm lược về các hướng tiếp cận, các kỹ thuật đã được áp dụng giải quyết bài toán phát hiện bất thường trong giám sát video, từ đó đề xuất một kỹ thuật phát hiện bất thường trong giám sát video dựa vào phân tích quỹ đạo chuyển động của đối tượng. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CHUYỂN TIẾP VÀ PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG TRONG CÁC HỆ THỐNG CAMERA GIÁM SÁT 1.1. Hệ thống camera giám sát tự động Trong phần này, luận án giới thiệu tổng quan về hệ thống camera giám sát tự động cùng với các vấn đề cơ bản của chúng. 1.2. Chuyển tiếp camera và phát hiện bất thường Phần này, luận án trình bày các kỹ thuật, các hướng tiếp cận giải quyết các hai bài toán trong hệ thống camera giám sát tự động, đó là: chuyển tiếp camera và phát hiện bất thường trong giám sát video. 1.3. Kết luận và vấn đề nghiên cứu Trong chương này, luận án đã trình bày những nét tổng quan chung của hệ thống camera giám sát tự động cùng với các vấn đề cơ bản liên quan. Bên cạnh đó, luận án cũng giới thiệu một số tiếp cận trong việc theo vết đối tượng với hệ thống giám sát có nhiều camera, đặc biệt tập trung trình bày các hướng tiếp cận hiện có giải quyết bài toán chuyển tiếp camera và phát hiện bất thường trong hệ thống camera giám sát, đây là hai bài toán có tầm quan trọng và được ứng dụng nhiều trong thực tế.
5 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT XỬ LÝ VÙNG QUAN SÁT TRONG CHUYỂN TIẾP CAMERA Trong chương này, luận án trình bày ba đề xuất liên quan đến trả lời câu hỏi: Chuyển tiếp camera được thực hiện khi nào và camera nào được nhận chuyển giao, các đề xuất của luận án tập trung vào việc giảm thiểu việc tính toán chuyển tiếp camera trong hệ thống camera giám sát, từ đó nâng cao được hiệu suất hoạt động của hệ thống. 2.1. Giới thiệu 2.2. Phân vùng giám sát 2.2.1. Giới thiệu Trong phần này, luận án đề xuất một kỹ thuật phân chia vùng quan sát của hệ thống camera thành các vùng con không giao cắt trong môi trường 2D (Hình 2.1.b). (a) Phân vùng giám sát trong (b) Phân vùng giám sát môi trường 1D trong môi trường 2D Hình 2.1. Một số hình thức phân vùng giám sát. 2.2.2. Giao cắt của hai đa giác Định nghĩa 2.1 [đa giác quan sát] Đa giác quan sát của camera là hình chiếu vùng quan sát của camera xuống mặt phẳng 2D. Định nghĩa 2.2 [Điểm giao cắt của hai đa giác quan sát] Cho hai đa giác quan sát A, B. Khi đó một điểm được gọi là điểm giao cắt của hai đa giác A, B nếu nó là giao của một cạnh của đa giác A với một cạnh của đa giác B và không là các đỉnh của A hoặc B. Định nghĩa 2.3 [Giao cắt đơn]
6 Cho hai đa giác quan sát A, B. Khi đó, A, B được gọi là giao cắt đơn nếu: Phần giao của A và B là một đa giác lồi và phần còn lại của mỗi đa giác sau khi loại bỏ phần giao là một đa giác. (a) (b) (c) Hình 2.2. Các trường hợp giao nhau của hai đa giác a). Hai đa giác không giao nhau; b) Hai đa giác giao nhau thuộc loại Giao cắt đơn; c) Hai đa giác giao nhau không là giao cắt đơn Mệnh đề 2.1 A, B là hai đa giác quan sát và A, B là giao cắt đơn. Khi đó số lượng điểm giao cắt giữa A và B không quá 2. 2.2.3. Phân chia vùng quan sát của hệ thống camera 2.2.3.1. Phân vùng giao nhau của hai đa giác Mệnh đề 2.2 [Chia cắt hai đa giác] Cho A, B là hai đa giác quan sát và A, B là giao cắt đơn, nếu tồn tại hai điểm giao cắt thì đường nối hai điểm giao cắt là đường chia cắt mà mỗi đa giác sau khi chia có số cạnh nhỏ nhất (Hình 2.4). Hình 2.22. Chia cắt phần giao giữa hai đa giác 2.2.3.2. Phân vùng quan sát của hệ thống giám sát gồm nhiều camera Với khu vực giám sát đã triển khai có n camera tĩnh, cùng với thông tin về vùng quan sát của mỗi camera, các đa giác quan sát của các camera chồng chéo lên nhau và thuộc loại giao cắt đơn. Thực hiện
7 phân vùng giám sát của hệ thống thành tập các đa giác quan sát của từng camera, tập các đa giác này không giao nhau. Hàm partitionTwoPolygon: Thực hiện phân vùng hai đa giác giao nhau sao cho số cạnh của mỗi đa giác sau khi chia là nhỏ nhất.  Vào: A=(A[1], A[2], ..., A[n]); B=(B[1], B[2], ..., B[m]); trong đó A[i], B[j] là các đỉnh.  Ra: hai đa giác X và Y, thỏa mãn: 𝑨 ∪ 𝑩 = 𝑿 ∪ 𝒀 trong đó 𝑨 ∪ 𝑿 ∩ 𝒀 = ∅; 𝑿 ⊆ 𝑨; 𝒀 ⊆ 𝑩;  Giả mã của hàm partitionTwoPolygon (A, B: polygon) { Tìm hiệu P(P[1], P[2], ..., P[t]) = A\B. Tìm hai giao điểm P[h], P[k] (h< k< t) của mỗi cặp cạnh trong phần giao của A và B. For i = 1 to h 𝑋 = 𝑋 ∪ 𝑃[𝑖]; For i = k to t 𝑋 = 𝑋 ∪ 𝑃[𝑖]; Y = B – X; A = X; B = Y;} Thuật toán PartitionFOV  Vào: Vùng quan sát hệ thống 𝑷 = {𝑷[𝟏], 𝑷[𝟐], . . , 𝑷[𝒏]} (với n nguyên dương). Trong đó, 𝑷[𝒊] = {𝑽𝟏 , 𝑽𝟐 , . . 𝑽𝒕 }, với Vk (xk,yk) là đỉnh của đa giác có tọa độ (xk, yk), các đỉnh được sắp theo thứ tự kim đồng hồ.  Ra: Q=(Q[1], Q[2], ..., Q[n]) thỏa mãn: P  in1 Q[i ] ; trong đó: 𝐐[𝐢] ∩ 𝐐[𝐣] = ∅ (∀𝒊, 𝒋 ∈ 𝟏. . 𝒏) và 𝐐[𝐢] ∈ 𝐏[𝐢](∀𝒊 ∈ 𝟏. . 𝒏).  Giả mã của thuật toán Nhập thông tin vùng quan sát của n camera: P[i] (i=1..n)
8 Q[]={0}; Q[1]=P[1]; i=1; j=1; While (i  n){ i=i+1; T=P[i]; k=1; While (k
9 a) Sơ đồ mặt bằng giám sát b) Sơ đồ bố trí của Yi Yao 0 -2 C5 -4 C4 -6 C6 -8 C2 C3 -10 -12 C1 -14 -16 -18 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 c) Các vùng chồng lấn và số cạnh d) Kết quả thực hiện theo thuật của đa giác theo sơ đồ bố trí của toán đề xuất Yi Yao Hình 2.6. Phân vùng quan sát cho các camera của hệ thống giám sát 2.3. Chuyển tiếp camera dựa vào đường ranh giới ảo 2.3.1. Đường ranh giới ảo Với ý tưởng tại vùng giao nhau giữa các camera, thực hiện lập các đường ranh giới ảo, nhằm xác định khu vực giám sát của mỗi camera, từ đó thời điểm chuyển giao camera được xác định khi đối tượng chuyển động va chạm với đường ranh giới ảo. Để nâng cao được độ chính xác khi xác định thời điểm chuyển giao đối tượng trong quá trình giám sát, luận án thực hiện tính toán va chạm của đối tượng chuyển động với đường ranh giới ảo trong môi trường 3D thay vì tính toán trong môi trường 2D. Khi đó đối tượng được giám sát và đường ranh giới ảo được mô hình hóa là các khối hộp trong môi trường 3D.
10 Hình 2.11. Đối tượng chuyển động và đường ranh giới ảo trong môi trường 3D 2.3.2. Tính toán va chạm của đối tượng với đường ranh giới ảo Luận án trình bày các tính toán cần thiết để kiểm tra sự va chạm của đối tượng với đường ranh giới ảo trong môi trường 3D. 2.3.3. Kỹ thuật đề xuất 2.3.3.1. Mô hình hệ thống Mô hình của hệ thống được thể hiện trong hình 2.16. Hình 2.16. Mô hình cấu trúc của hệ thống 2.3.3.2. Thuật toán Sơ đồ thực hiện thuật toán được thể hiện trong hình 2.17.
11 Workstation Server Khởi tạo CSDL Phát hiện đối tượng chuyển động Điều phối chuyển tiếp camera Chọn lựa camera Sai Đúng chuyển tiếp Có đối tượng chuyển động Yêu cầu tiếp nhận chuyển tiếp Sai Có yêu cầu chuyển tiếp Đúng Sai Đối tượng Đúng Tiếp nhận nhãn Sinh nhãn mới đã có nhãn đối tượng Cập nhật CSDL Lưu thông tin Theo vết đối đối tượng đối tượng tượng Yêu cầu cập nhật CSDL Va chạm với Sai đường ranh giới ảo Đúng Yêu cầu chuyển tiếp Hình 2.17. Sơ đồ thực hiện chương trình của hệ thống 2.3.4. Thực nghiệm Luận án đã tiến hành cài đặt chương trình demo VirtualLine. Chương trình được phát triển trên môi trường Visual C++ 2008 với bộ thư viện mã nguồn mở OpenCV. Đầu vào của chương trình là dữ liệu
12 video kết nối trực tiếp với 3 camera giám sát một căn phòng với thị trường quan sát bị chồng chéo như Hình 2.18. Hình 2.19 thể hiện việc chuyển tiếp theo dõi giữa các camera. Người di chuyển va chạm với đường ranh giới ảo giữa các (đường mầu đỏ) đã được đánh dấu (mầu đỏ) và xuất hiện tại vùng quan sát của camera được chuyển tiếp cùng với thông tin về chỉ số của đối tượng và camera chuyển/nhận bàn giao. Hình 2.18. Sơ đồ mặt bằng bố trí camera (a) Chuyển tiếp giữa camera 1 và camera 2
13 (a) Chuyển tiếp giữa camera 2 và camera 3 Hình 2.19. Chuyển tiếp giữa 2 camera Kết quả thực nghiệm cho thấy, độ chính xác của thời điểm chuyển tiếp với tính toán trong môi trường 3D cao hơn trong môi trường 2D. Kỹ thuật đề xuất đã được đăng tại Tạp chí Khoa học Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam năm 2013. 2.4. Chọn lựa camera dựa trên hướng chuyển động của đối tượng 2.4.1. Dự đoán vị trí và hướng chuyển động của đối tượng Trong phần này luận án sử dụng bộ lọc Kalman để xây dựng mô hình dự báo vị trí và hướng chuyển động của đối tượng. 2.4.2. Biểu diễn mối quan hệ giữa các vùng quan sát của hệ thống Luận án sử dụng danh sách kề để biểu diễn mối quan hệ giữa các vùng quan sát của hệ thống camera. 2.4.3. Thuật toán chọn lựa camera dựa vào hướng chuyển động Gọi A, B tương ứng là tọa độ vị trí của đối tượng tại thời điểm 𝑡1 và 𝑡2 : 𝐴(𝑥𝑡1 , 𝑦𝑡1 ), 𝐵(𝑥𝑡2 , 𝑦𝑡2 ). Nhằm hạn chế việc chuyển tiếp camera, chiến lược ở đây là tính toán khả năng đối tượng di chuyển (tồn tại) trong vùng quan sát của một camera là lâu nhất. Luận án đề xuất tính toán bằng cách dựng một đường thẳng qua A và B, tìm giao điểm của đường thẳng đó với các cạnh của mỗi đa giác. Giao điểm C tìm được phải thỏa mãn A và C nằm về hai phía của B. Gọi Dj là độ dài đoạn BC của camera thứ j. Khi đó camera được chọn là camera có Dj lớn nhất.
14 Hàm findIntersectPolygon tìm giao điểm C của AB với cạnh của đa giác P.  Vào: P=(P[1], P[2], ..., P[n]); Đỉnh A, B.  Ra: Điểm C là giao của AB với một cạnh của P, thỏa mãn: ̅̅̅̅ = 𝑨𝑪 ̅̅̅̅ + 𝑩𝑪 𝑨𝑩 ̅̅̅̅  Giả mã của hàm: findIntersectPolygon (P: polygon; A, B: point) { Lập phương trình đường thẳng AB; For i=1 to n do { C= giao điểm AB với cạnh (P[i],P[i+1]); ̅̅̅̅ + ̅̅̅̅ If (𝐴𝐵 𝐵𝐶 = ̅̅̅̅ 𝐴𝐶 ) return C;}} Thuật toán đề xuất:  Vào: Q=(Q[1], Q[2], ..., Q[n]) là tập đa giác quan sát Vị trí của đối tượng tại thời điểm 𝑡1 : 𝐴(𝑥𝑡1 , 𝑦𝑡1 ) Vị trí dự đoán của đối tượng tại thời điểm 𝑡2 : 𝐵(𝑥𝑡2 , 𝑦𝑡2 ) Đồ thị G=(V, E): Danh sách kề của Ke(i) Chỉ số i (camera đang theo dõi đối tượng)  Ra: Chỉ số t: chỉ số của camera nhận chuyển tiếp.  Giả mã của thuật toán: k = 0; t = 0; C=findIntersectPolygon(Q[Ke(i)[k]], A, B); Dmax= BC ; t=Ke(i)[k]; while (k
15 Với một vùng giám sát có n camera, tại thời điểm đối tượng ra khỏi khu vực quan sát của camera i thì cần phải duyệt các camera trong danh sách kề với camera đó (Ke(i)), sử dụng hàm findIntersectPolygon thực hiện tìm giao của AB với các cạnh của các đa giác quan sát trong danh sách kề. Do vậy độ phức tạp của thuật toán là O(n2). 2.4.4. Thực nghiệm Hình 2.24 minh họa kết quả thực hiện giải thuật với đầu vào là các vùng quan sát của hệ thống camera được triển khai bởi Eduardo Monari. Kết quả thực nghiệm cho thấy số lần chuyển tiếp camera trong hệ thống với các camera có sự chồng lấn thị trường quan sát đã giảm đáng kể. Hình 2.24. Kết quả thực hiện giải thuật chọn lựa camera Kỹ thuật đề xuất được trình bày và đăng trong Kỷ yếu Hội nghị Quốc Gia “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin – FAIR” năm 2013. 2.5. Kết luận chương 2 Nhằm giải quyết câu hỏi: “Chuyển tiếp camera được thực hiện khi nào và camera nào được nhận chuyển giao?” trong bài toán chuyển tiếp camera, chương này đã đề xuất 3 kỹ thuật, các kỹ thuật đều tập trung vào giảm thiểu các tính toán chuyển tiếp camera của hệ thống, từ đó giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống giám sát. Thứ nhất: Đề xuất một kỹ thuật phân vùng giám sát cố định cho các camera dựa vào giao cắt đơn, nhằm phân chia vùng quan sát của
16 hệ thống camera thành các vùng con không giao cắt với tiêu chí giảm thiểu số cạnh của các đa giác quan sát sau khi phân vùng, từ đó giảm số lần tính toán chuyển tiếp khi đối tượng di chuyển vào các vùng giao nhau của các camera. Thứ hai: Đề xuất kỹ thuật xác định thời điểm thực hiện chuyển tiếp camera thông qua việc tính toán va chạm của đối tượng với đường ranh giới ảo trong môi trường 3D. Kết quả thực nghiệm cho thấy với kỹ thuật đề xuất thì độ chính xác của việc xác định thời điểm chuyển tiếp đã được tăng lên đáng kể. Thứ ba: Đề xuất một kỹ thuật chọn lựa camera dựa trên hướng chuyển động của đối tượng, giúp giảm số lần chuyển tiếp camera khi đối tượng di chuyển qua các vùng quan sát của các camera trong hệ thống OVL. CHƯƠNG 3: PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG DỰA VÀO QUỸ ĐẠO TRONG CÁC VIDEO GIÁM SÁT Trong chương này, luận án trình bày một số tiếp cận giải quyết bài toán phát hiện bất thường trong camera giám sát. Tiếp theo là đề xuất kỹ thuật phát hiện bất thường dựa vào quỹ đạo chuyển động của đối tượng. 3.1. Giới thiệu 3.1.1. Tiếp cận dựa trên phân tích hình ảnh dòng video Nhóm tiếp cận dựa trên phân tích hình ảnh dòng video sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh, thao tác với các vùng ảnh chuyển động có được từ giai đoạn phát hiện đối tượng chuyển động, kết hợp với các mô hình xác suất, phân cụm, thống kê… để phát hiện bất thường. 3.1.2. Tiếp cận dựa vào phân tích quỹ đạo Các tiếp cận dựa trên việc phân cụm quỹ đạo được thực hiện theo sơ đồ được chỉ ra ở hình 3.1. Phần lớn các thuật toán đề xuất dựa trên kỹ thuật phân cụm được thiết kế chủ yếu để phát hiện bất thường
17 trong quỹ đạo hoàn chỉnh, tức là tất cả các điểm dữ liệu từ quỹ đạo được yêu cầu trước khi phân loại nó là bất thường hay không. Điều này rõ ràng là một hạn chế trong ứng dụng giám sát tự động bởi yêu cầu thực hiện trong thời gian thực. Hình 3.1. Phát hiện bất thường dựa vào phân cụm quỹ đạo 3.2. Một số khái niệm, định nghĩa trong mô hình đề xuất  Định nghĩa 3.1 [Quỹ đạo chuyển động] Quỹ đạo chuyển động của đối tượng O là dãy các điểm 𝑡1 , 𝑡2 , … , 𝑡𝑛 thể hiện vị trí tại các thời điểm khác nhau của O, được ký hiệu: 𝑂 = {𝑡1 , 𝑡2 , … , 𝑡𝑛 }.  Định nghĩa 3.2 [Độ tương tự giữa hai quỹ đạo] Cho hai quỹ đạo 𝐴 = {𝑎1 , 𝑎2 , … , 𝑎𝑛 } và 𝐵 = {𝑏1 , 𝑏2 , … , 𝑏𝑚 } Khi đó, độ tương tự giữa hai quỹ đạo A, B, kí hiệu là h(A, B) được xác định như sau: ℎ(𝐴, 𝐵) = 𝑚𝑎𝑥{𝑑(𝐴, 𝐵), 𝑑(𝐵, 𝐴)} (3.1) Trong đó, 𝑑(𝐴, 𝐵), 𝑑(𝐵, 𝐴) được tính theo công thức: 𝑑(𝐴, 𝐵) = 𝑚𝑎𝑥{𝑑(𝑎𝑖 , 𝐵): 𝑎𝑖 ∈ 𝐴} (3.2) 𝑑(𝐵, 𝐴) = 𝑚𝑎𝑥{𝑑(𝑏𝑖 , 𝐴): 𝑏𝑖 ∈ 𝐵} (3.3)
18 Với 𝑑(𝑎𝑖 , 𝐵), 𝑑(𝑏𝑖 , 𝐴) được tính theo công thức: 𝑑(𝑎𝑖 , 𝐵) = min{𝑑(𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ): 𝑏𝑗 ∈ 𝐵} (3.4) 𝑑(𝑏𝑖 , 𝐴) = min{𝑑(𝑏𝑖 , 𝑎𝑗 ): 𝑎𝑗 ∈ 𝐴} (3.5) Trong đó, 𝑑(𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) được tính như sau: 𝑑(𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) = 𝑑𝑒 (𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) + 𝛾𝑑𝑜 (𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) (3.6) Trong đó, 𝑑𝑒 (𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) là khoảng cách Euclidean giữa 𝑎𝑖 và 𝑏𝑗 : 2 2 𝑑𝑒 (𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) = √(𝑥𝑖𝑎 − 𝑥𝑗𝑏 ) + (𝑦𝑖𝑎 − 𝑦𝑗𝑏 ) (3.7) Và 𝑑𝑜 (𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) được xác định thông qua véc tơ vận tốc 𝑣𝑎𝑖 tại 𝑎𝑖 và 𝑣𝑏𝑗 tại 𝑏𝑗 : 𝑣𝑎𝑖 . 𝑣𝑏𝑗 𝑑𝑜 (𝑎𝑖 , 𝑏𝑗 ) = 1 − (3.8) |𝑣𝑎𝑖 |. |𝑣𝑏𝑗 | Trong đó, vận tốc tại 𝑎𝑖 và 𝑏𝑗 được xác định: 𝑣𝑎𝑖 = (𝑥𝑖𝑎 − 𝑥𝑖−1 𝑎 , 𝑦𝑖𝑎 − 𝑦𝑖−1 𝑎 ) (3.9) 𝑣𝑏𝑗 = (𝑥𝑗𝑏 − 𝑥𝑗−1 𝑏 , 𝑦𝑗𝑏 − 𝑦𝑗−1 𝑏 ) (3.10) 𝛾 là tham số nhằm điều chỉnh trọng số của hướng di chuyển.  Định nghĩa 3.3 [Quan hệ liên kết 𝑸𝜽 ] Cho trước ngưỡng , hai quỹ đạo U, V  T (tập các quỹ đạo) được gọi là quan hệ liên kết theo  và ký hiệu là Q θ (𝑈, 𝑉) nếu tồn tại dãy các quỹ đạo O1, O2, …, On sao cho: (i). 𝑈 ≡ 𝑂1 (ii). 𝑉 ≡ 𝑂𝑛 (iii). ℎ(𝑂𝑖 , 𝑂𝑖+1 ) < 𝜃, ∀ 𝑖, 1 ≤ i ≤ n − 1  Mệnh đề 3.1: Quan hệ liên kết Q là một quan hệ tương đương.