МЕТОД ДЕТЕКТУВАННЯ РУХУ ДЛЯ НЕСТАТИЧНИХ КАМЕР АБО ДЛЯ КАМЕР З ФУНКЦІЄЮ PTZ
Ключові слова:
виявлення руху, нестатичні камери, opencv, гістограмаАнотація
Актуальність теми дослідження. Сучасні тенденції розвитку систем відеоспостереження орієнтовані на створення автоматичних функціональних комплексів, що володіють інтелектом. Виявлення областей руху в кадрі є фундаментальною проблемою цих систем. Тому існує потреба створення програмного забезпечення, яке виявляє зони руху в кадрі.
Постановка проблеми. У процесі розроблення таких систем розробникам доводиться вирішувати суперечність між обчислювальною складністю алгоритмів обробки, якістю створюваних зображень і апаратними можливостями сучасної обчислювальної техніки. Багатовимірний характер відеоінформації (координати, колір) накладає значні обмеження на швидкість і якість її обробки. Крім того, виявлення руху на мобільних камерах ускладняється через постійну зміну фону.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Були розглянуті останні публікації у відкритому доступі, включаючи технологію оптичного потоку та алгоритм SURF.
Виділення не вирішених раніше частин загальної проблеми. Підвищення швидкодії існуючих методів детектування зон руху по відеоряду низької якості.
Постановка завдання. Удосконалення методу детектування руху за допомогою нестатичних камер або камер з функцією PTZ у напрямку прискорення його роботи.
Виклад основного матеріалу. Виявлення зон руху в кадрі відбувається за допомогою стандартних бібліотек opencv. Для визначення зони руху використовується пара послідовних кадрів: попередній – об’єкт, поточний – сцена. Формування контурів об’єктів відбувається шляхом побудови відповідних гісторам.
Висновки. Запропонований метод дозволяє вдвічі прискорити процес виявлення зон руху по даним відеоряду нестатичних камер.
Посилання
Detection of Moving Objects with Non-Stationary Cameras in 5.8ms: Bringing Motion Detection to your Mobile Device [Електронний ресурс]. – Режим доступу :http://f4k.dieei.unict.it/proceedings/CVPR12/data/papers/workshops/4990a027.pdf.
2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://ieeexplore.ieee.org/document/6595847/.
Moving object detection in unmanned aircraft images [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://volkansalma.blogspot.com.tr/2015/11/insansz-hava-arac-goruntulerinde.html.
То, что вы хотели знать про оптический поток, но стеснялись спросить [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://habrahabr.ru/post/201306.
Motion detection on uav videos [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://www. youtube.com/watch?v=vMnpD-6PtmE.
C4.5: Programs for Machine Learning Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo.
Введение в разработку мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.intuit.ru/studies/ courses/10621/1005/lecture/16983?page=2.
Feature Detection [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://docs.opencv.org/ 2.4/doc/tutorials/features2d/feature_detection/feature_detection.html.
Common Interfaces of Descriptor Matchers [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://docs.opencv.org/2.4/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_descriptor_matchers.html.
Geometric Image Transformations [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html.
Operations on Arrays [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://docs.opencv.org/ 2.4/modules/core/doc/operations_on_arrays.html.
Miscellaneous Image Transformations [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html?highlight=threshold#threshold.
Image Filtering [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://docs.opencv.org/ 2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=dilate#cv2.dilate.
Бинаризация изображений: алгоритм Брэдли [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://habrahabr.ru/post/278435.
Morphological Transformations [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_ morphological_ops.html.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Чернігівський національний технологічний університет, 2015
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
