Delist.ru

Методы видеонаблюдения, сегментации и сопровождения движущихся объектов (30.01.2008)

Автор: Обухова Наталия Александровна

Интерполяционный метод использует несимметрию в области точки оптимума целевой функции, минимизируемой в процессе нахождения векторов движения.

. Для обеспечения соизмеримости полученных оценок выполняют пересчет:

) – вектор, найденный методом совмещения блоков по кадрам t и t-k, d – расстояние между кадрами t и t-k.

на основе логической фильтрации полученного пакета векторов. Минимально отличный от других вектор пакета:

или медиана пакета:

. Точность – величина СКО в полученной выборке верных векторов движения.

0,8. Полученный уровень достоверности поля векторов движения на 20% выше по отношению к полю, найденному методом полного перебора.

Предложенные методы оценки векторов движения в значительной степени устраняют противоречие между жесткими требованиями основного уравнения оптического потока (1) и особенностями видеоматериала, полученного в сложных условиях наблюдения. Обеспеченный уровень достоверности и точность определения поля векторов движения снимают ограничения на их применение в прикладных ТВ системах.

Третья глава посвящена методам обработки видеоданных, обеспечивающим реализацию функциональных особенностей интеллектуальных систем видеонаблюдения за протяженными объектами; проведен анализ и показана низкая эффективность цифровых методов коррекции пространственных искажений, вносимых использованием сверхширокоугольных объективов; предложен метод синтеза панорамного изображения протяженного объекта интереса; выявлены особенности определения векторов движения для оценивания видимой скорости протяженных объектов; предложен алгоритм определения видимой скорости движения протяженного объекта на основе анализа видеоданных.

При видеонаблюдении протяженных объектов в силу целевого назначения прикладной ТВ системы используют широкоугольные объективы. Их применение обуславливает появление пространственных искажений, приводящих к существенному нарушению геометрического подобия в сформированных изображениях (геометрические искажения). Внесенные искажения составляют: нелинейность кубическая до 120%, искажения типа «бочка/подушка» до 30% (рис.3). В этом случае цифровая коррекция пространственных искажений является малоэффективной. Изображения, полученные в результате цифровой коррекции, имеют значительные остаточные искажения и существенную потерю разрешения. Потери разрешения на краях растра превышают 70%, в центре 40%.

?????????h

? видеонаблюдения требует принципиально нового метода обработки видеоданных. Метод должен носить комплексный характер - одновременно обеспечивать решение целого ряда задач: коррекцию пространственных искажений; восстановление построчного растра из чересстрочного; возможность просмотра видеоданных с произвольной скоростью; семантическое сжатие; извлечение дополнительной информации об объекте интереса.

Учитывая ключевую особенность объекта интереса – движение, предложено синтезировать его панорамное изображение. Панораму составляют из фрагментов, вырезанных в центральной части кадра. Ширина фрагмента определена скоростью движения объекта. Принцип синтеза панорамного изображения позволяет одновременно решить все перечисленные выше задачи.

Изображение в центральной части кадра имеет наилучшее качество: высокую четкость, минимальные искажения по горизонтали и вертикали. Использование фрагментов, вырезанных в центре кадра, обеспечивает формирование панорамного изображения, у которого искажения в направлении движения объекта соответствуют величине искажений вырезанного фрагмента, а искажения в перпендикулярном направлении могут быть скорректированы до низкого остаточного уровня.

Четкость изображения по площади синтезированного кадра выше, чем у исходного: в центральной части разрешающая способность короткофокусного объектива больше, чем на краях.

При синтезе панорамного изображения постоянно определяют скорость движения протяженного объекта. Эта информация позволяет корректно выполнить операцию совмещения четных и нечетных полей при использовании камер с чересстрочной разверткой. Сформированная панорама имеет разрешение по вертикали равное разрешению полного кадра без эффекта «ступенек».

Предложенный принцип формирования изображения обеспечивает высокий коэффициент сжатия без потери информации об объекте интереса. Коэффициент сжатия

– ширина вырезаемого фрагмента по направлению движения.

При практической реализации небольшой размер фрагментов кадров необходимых для построения панорамы позволяет разместить их в буферной памяти ОЗУ и регулировать скорость анимации синтезированного изображения на экране. Это обеспечивает возможность установки удобной для анализа скорости просмотра материала в режиме реального времени.

Найденные оценки скорости при построении панорамы позволяют извлечь дополнительную информацию об объекте: зафиксировать моменты начала и завершения движения, оценить форму объекта на основе пространственного среза скоростей и др.

Главной задачей при формировании панорамного изображения является определение видимой скорости движения объекта или камеры на основе анализа видеоданных. Для получения оценки видимой скорости использованы вектора движения. В этом случае их определение имеет следующие особенности:

наличие ярко выраженной функциональной зависимости видимой скорости движения различных частей объекта от расстояния между ними и камерой - пространственный срез скоростей;

зависимость точности оценки скорости от местоположения блока на изображении, обусловленная значимыми пространственными искажениями;

существенное число аномальных векторов вследствие низкой детальности исходного изображения.

Даны следующие рекомендации по местоположению и размерам блоков при определении векторов движения.

Блоки изображения, в которых ищут вектора движения, располагают в центре растра: при движении в горизонтальном направлении – вертикальной полосой, при движении по вертикали – горизонтальной полосой.

Максимальный размер блока в направлении, совпадающем с направлением движения, определяют в соответствии с уровнем пространственных искажений в кадре и допустимой ошибкой при оценке максимальной скорости.

пространственного среза скоростей.

определяет интервал усреднения при определении векторов движения, его уменьшение снижает точность найденной оценки. Дополнительно, для получения равноточных оценок вектора движения размер всех зон должен быть одинаков.

где K – число зон в пространственном срезе скоростей.

Нахождение L является задачей поиска минимума функции с ограничениями в виде равенств.

составляет 0,8.

Для повышения уровня достоверности и дополнительного сглаживания поступающей информации введена регрессионная предсказывающая полиномиальная модель

– параметры (коэффициенты) регрессионной модели; ?k(x) – базисные функции k = 0..K, ортонормированные на системе из N точек с весами

Базисные функции получены из последовательности 1, x, x2, … методом ортогонализации Грамма-Шмидта, согласно рекуррентным выражениям, которые при симметричной относительно начала координат области изменений аргумента имеют вид:

, а коэффициенты ?k определяют из условий нормировки.

, где Ф – матрица, составленная из отсчетов базисных функций ?k(x); W - диагональная матрица весовых коэффициентов.

, рассчитанные по модели (5).

Алгоритм определения оценок векторов движения для каждого блока на основе предсказывающей регрессионной модели включает в себя три основных шага:

по найденной средней скорости движения протяженного объекта интереса.

загрузка...