(TIỂU LUẬN) các hệ thống giám sát như vậy sẽ cải thiện chất lượng cuộc sống cho người cao tuổi

Chương I Tổng quan Sự cải thiện chăm sóc sức khỏe thập kỷ qua dẫn đến tỷ lệ tử vong thấp sống lâu hơn, nhiều người có tuổi thọ dài 100 năm Tuy nhiên, dân số già đòi hỏi nhiều điều chỉnh kinh tế xã hội, đặc biệt lĩnh vực lao động, lương hưu viện chăm sóc sức khỏe Số người cao tuổi từ 65 tuổi trở lên tăng nhanh, số trẻ em (dưới 15 tuổi) giảm Ngày nay, tỷ lệ người trẻ tuổi so với người cao tuổi giảm từ sáu xuống ba trẻ so với người cao tuổi Sự tăng trưởng dự kiến người cao tuổi dẫn đến tỷ lệ số người cao tuổi nhiều người trẻ tuổi Do vấn đề này, nhiều câu hỏi đặt khả tài hệ thống chăm sóc sức khỏe cho người cao tuổi [CITATION TZh06 \l 4105 ] Dân số người cao tuổi gia tăng dẫn đến tăng chi phí chăm sóc sức khỏe, với số lượng người trẻ tuổi giảm, nhân viên điều dưỡng giảm, nhiều người cao tuổi không chăm sóc sức khỏe đầy đủ Việc dẫn đến xu hướng dịch vụ chăm sóc người cao tuổi chuyển từ viện chăm sóc sức khỏe tập trung (viện dưỡng lão) sang chăm sóc sức khỏe nhà Bên cạnh lợi ích tài chính, người cao tuổi trì độc lập họ, cho phép họ sống môi trường gia đình họ Để đáp ứng chuyển dịch cần có hệ thống cơng nghệ cung cấp thông tin cần thiết cho việc chăm sóc sức khỏe đầy đủ Các hệ thống giám sát cải thiện chất lượng sống cho người cao tuổi trì hỗn thời điểm chuyển sang sở đắt tiền Chấn thương ngã người cao tuổi Một vấn đề phổ biến toàn giới, gia tăng dân số già, chấn thương ngã người cao tuổi Khoảng 30% người từ 65 tuổi trở lên sống cộng đồng 50% người sống sở chăm sóc nội trú viện dưỡng lão bị ngã hàng năm, khoảng nửa số người rơi vào tình trạng nhiều lần[ CITATION NDa05 \l 4105 ] Mặc dù tất cú ngã dẫn đến chấn thương, khoảng 20% cần chăm sóc y tế, 5% dẫn đến gãy xương chấn thương nghiêm trọng khác, chẳng hạn chấn thương nặng đầu, biến dạng khớp trật khớp, phát sinh vết bầm tím, va chạm rách mô mềm 5–10% số ca phát sinh Tỷ lệ phần trăm tăng gấp đôi phụ nữ từ 75 tuổi trở lên (xem Hình 1) [ CITATION Har01 \l 4105 ] Chấn thương nguyên nhân gây tử vong đứng hàng thứ năm người cao tuổi, hầu hết chấn thương gây tử vong liên quan đến ngã Ngã chiếm 80% số ca nhập viện liên quan đến chấn thương người 65 tuổi Một cú ngã chấn thương liên quan, chí nỗi sợ hãi hậu chúng, chẳng hạn khơng cịn khả tiếp xúc xã hội, tính độc lập tự tin, cần đưa vào sở chăm sóc dài hạn, gây trầm cảm lo lắng nghiêm trọng Ở Hà Lan, 92.000 người cao tuổi cần chăm sóc y tế sau ngã, 36.000 người số họ phải nằm viện gần 1.800 bệnh nhân tử vong năm Điều dẫn đến chi phí kinh tế 5600 €; cho cố [17] Hình 1: Biểu đồ số ca cấp cứu Các yếu tố rủi ro Gần nửa số vụ té ngã người cao tuổi diễn nhà họ Có nhiều yếu tố khác làm tăng khả xảy cố Do lực tốc độ di chuyển giảm dần nên việc giữ thăng cho thể khó Bên cạnh đó, thời gian phản ứng giảm khiến người cao tuổi khơng thể phán đốn kịp thời tình nguy hiểm Hầu hết người cao tuổi ngã vấp va chạm vào đồ vật Các yếu tố rủi ro chia thành yếu tố bên bên Các yếu tố rủi ro nội sinh: + + + Sinh lý Thần kinh Bệnh lý Các yếu tố rủi ro ngoại sinh: + Môi trường sống nhà + + + Phong cách sống Phịng cơng cộng Phản ứng bất lợi với thuốc Để tránh cho người cao tuổi bị ngã, số yếu tố quan trọng tác động Người ta tác động đến trạng thái sinh lý người, học cách dự đoán hành vi người, thực điều chỉnh môi trường xung quanh, điều chỉnh phong cách sống / điều chỉnh y học Hệ thống giám sát Nhiều sở chăm sóc gia đình chăm sóc triển khai loại hệ thống báo động khác Các cảnh báo thường sử dụng nút áp suất đeo dây kéo gắn vào báo động cho người chăm sóc kích hoạt Tuy nhiên, thiết bị yêu cầu người cao tuổi kích hoạt tay, điều số trường hợp Các hệ thống tiên tiến thiết kế để tự động nhận tình báo động Ưu điểm hệ thống chúng khơng cần người dùng kích hoạt báo động, tình báo động xảy Những hệ thống bảo vệ người cao tuổi giúp đỡ cần thiết Khi sử dụng hệ thống giám sát tích cực, người ta áp dụng chăm sóc phịng ngừa cho người cao tuổi Người cao tuổi theo dõi cảnh báo có hành động nguy hiểm bất thường Khi áp dụng theo dõi lâu dài, người ta sử dụng hoạt động bình thường số sức khỏe người cao tuổi Các nghiên cứu gần chứng minh hành động giám sát hệ thống camera thông minh Các hệ thống đánh giá mơi trường phịng thí nghiệm, văn phịng chuyển đổi thành phịng khách Trong luận án này, phương pháp tiếp cận đánh giá cách sử dụng liệu thực tế ghi lại nhà người cao tuổi bao gồm nhiều hành động người cao tuổi thực hoạt động bình thường hàng ngày họ So sánh camera toàn hướng camera thông thường Cách vài năm, camera đa hướng điều lạ Tuy nhiên, ngày nay, công nghệ có bước nhảy vọt trở thành xu hướng chủ đạo Camera 360 độ đại diện cho lĩnh vực phát triển mạnh công nghệ giám sát, với lượng xuất xưởng toàn cầu theo dự báo IHS tăng 60% so với kỳ năm ngoái Camera đa hướng so với camera truyền thống Cả hai camera giám sát 360 180 độ cung cấp tầm nhìn tồn cảnh, giúp giảm số lượng camera trường quan sát hẹp truyền thống cần thiết lần lắp đặt Camera đa hướng sử dụng kết hợp với camera PTZ thay chúng hoàn toàn tùy thuộc vào ứng dụng Điều không giúp nâng cao nhận thức tình mà cịn giảm chi phí tổng thể camera, lắp đặt bảo trì So với camera PTZ, camera đa hướng có lợi xoay, nghiêng phóng to xung quanh video trực tiếp, video lưu trữ, có nghĩa người vận hành xác định xác vấn đề thời gian thực, đảm bảo cố giải nhanh chóng hiệu quả, đồng thời quay lại video 360 độ lưu trữ để tiến hành điều tra Tùy chọn phủ sóng 180 360 độ từ camera đơn phân phối qua ống kính chuyên dụng cảm biến camera tích hợp nhiều cảm biến với ống kính thơng thường chỉnh để cung cấp phạm vi bao phủ góc siêu rộng Camera ống kính “mắt cá” sử dụng ống kính chuyên dụng gọi ống kính mắt cá, so sánh với ống kính thơng thường, sử dụng kỹ thuật thiết kế quang học khác dẫn đến biến dạng hình ảnh chụp xem ngồi trường ngang 90 độ -của tầm nhìn Với điều này, "sự biến dạng thùng" xảy ra, hình ảnh trịn tạo đường thẳng hình ảnh chụp cong Phần mềm ‘Dewarping’ phải sử dụng để điều chỉnh ảo ảnh quang học Do đặc điểm riêng thiết kế ống kính camera mắt cá 180 360 độ, hình bầu dục hình trịn tạo Vì cảm biến hình ảnh sử dụng camera giám sát hình vng hình chữ nhật, số phận cảm biến không sử dụng Các giải pháp ngày hợp lý Khi công nghệ loại camera tiếp tục cải thiện, chúng ngày trở nên có giá phải phân khúc rộng lớn thị trường giám sát video Tương tự, độ phân giải cao dung lượng lưu trữ phù hợp cho liệu video giúp giá phải để có mức độ phủ sóng chi tiết tăng lúc Như đề cập trước đây, việc tiết kiệm chi phí thực camera 360 độ thay ba đến bốn camera cố định, kết tái tạo khu vực phòng ban khác tổ chức để giúp tiết kiệm thêm chi phí Mắt cá so với đa cảm biến Camera mắt cá camera đa cảm biến tạo hình ảnh toàn cảnh, theo cách khác Camera mắt cá ghi lại toàn cảnh chế độ xem mà khơng cần phải ghép ảnh, chế độ xem đầy đủ cảnh quay video chụp có độ sáng, độ sắc nét độ tương phản quán toàn cảnh Camera mắt cá mang lại số lợi ích khác: độ tin cậy cao bố trí cảm biến, camera ống kính nhất; khơng có điểm mù; tiêu điểm cố định, giúp cài đặt nhanh hơn; chi phí thấp hơn; hệ số hình thức nhỏ hơn, gây khó chịu Ngồi ra, việc làm cong hình ảnh thực hệ thống quản lý video máy ghi video mạng, cho phép tốc độ khung hình cao băng thơng định Tuy nhiên, camera mắt cá có điểm ảnh foot, tùy thuộc vào tổng độ phân giải loại camera yêu cầu làm mờ phía máy khách để đạt đầy đủ lợi ích việc điều chỉnh hình ảnh hồi cứu - nghĩa làm mờ video lưu trữ để kiểm tra Mặt khác, camera đa cảm biến cung cấp tổng độ phân giải cao tùy thuộc vào độ phân giải riêng cảm biến máy ảnh Ở đây, không bắt buộc phải làm cong cảm biến chất camera trường nhìn hẹp Tuy nhiên, camera đa cảm biến có nhiều cảm biến, điều dẫn đến chi phí bảo trì tổng thể cao với bốn camera trở lên cần thiết để bao phủ khu vực cụ thể, tăng nguy nhiều cảm biến hoạt động sai - chất, độ tin cậy thấp Việc lắp đặt camera đa cảm biến phức tạp tốn nhiều thời gian Ngoài ra, thân đơn vị lớn cồng kềnh, phức tạp để vận hành quản lý - chế độ xem phải ghép lại với nhau, có nghĩa hình ảnh chụp phải hiệu chỉnh cẩn thận với độ sáng, màu sắc, độ tương phản độ sắc nét xác để hình ảnh rõ ràng liền mạch cần cho mục đích xem làm chứng Chương Hiển thị thu nhận hình ảnh Hình ảnh kỹ thuật số tín hiệu rời rạc hai chiều (2D) Về mặt tốn học, tín hiệu biểu diễn dạng hàm hai biến độc lập - ví dụ, hàm độ sáng hai biến khơng gian Hình ảnh kỹ thuật số đơn sắc f(x,y) dãy giá trị độ chói 2D Mỗi phần tử mảng gọi pel (phần tử ảnh), hay phổ biến điểm ảnh Hình ảnh kỹ thuật số màu thường biểu thị ba giá trị, giá trị cho kênh màu, bảng màu RGB thường sử dụng Các giá trị màu riêng lẻ giá trị bit, dẫn đến tổng cộng byte (hoặc 24 bit) điểm ảnh Điều làm tăng gấp ba lần yêu cầu lưu trữ cho hình ảnh màu so với đơn sắc Đương nhiên, có số phương pháp thay để lưu trữ liệu hình ảnh Được sử dụng rộng rãi gọi định dạng điểm ảnh xen kẽ (hoặc lưới) xen kẽ màu (hoặc phẳng) Phương pháp xen kẽ theo hàng theo cột sử dụng Ở định dạng xen kẽ điểm ảnh, điểm ảnh hình ảnh biểu diễn danh sách ba giá trị Các cảm biến hình ảnh đóng vai trị quan trọng việc thu nhận hình ảnh Cấu tạo hoạt động mắt giống với camera điện tử, thường sử dụng để thu hình ảnh giới thực Cả hai dựa hai thành phần chính: cụm ống kính cảm biến hình ảnh Cụm ống kính thu nhận phần ánh sáng phát từ vật thể tập trung vào cảm biến hình ảnh Sau đó, cảm biến hình ảnh chuyển dạng ánh sáng thành tín hiệu video, điện tử thần kinh Thuật ngữ tiêu điểm có nghĩa có đối sánh điểm đối tượng với điểm tương ứng hình Ví dụ, xem xét vùng 1mm đối tượng Trong ánh sáng rực rỡ, có khoảng 100 nghìn tỷ photon ánh sáng chiếu vào khu vực milimét vuông giây Tùy thuộc vào đặc điểm bề mặt, từ đến 99 phần trăm photon ánh sáng tới bị phản xạ theo hướng ngẫu nhiên Chỉ phần nhỏ photon phản xạ qua thấu kính Ví dụ, khoảng phần triệu ánh sáng phản xạ qua thấu kính có đường kính cm nằm cách vật thể mét Sự khúc xạ thấu kính thay đổi hướng photon riêng lẻ, tùy thuộc vào vị trí góc mà chúng chạm vào mặt phân cách thủy tinh / khơng khí Những thay đổi hướng làm cho ánh sáng mở rộng từ điểm để trở lại điểm hình chiếu Tất photon phản xạ từ vật thể qua thấu kính đưa trở lại "vật thể" ảnh chiếu Theo cách tương tự, phần ánh sáng đến từ điểm vật thể qua thấu kính hội tụ đến điểm tương ứng hình ảnh chiếu Cảm biến hình ảnh phổ biến sử dụng camera điện tử thiết bị ghép nối điện tích (CCD) CCD mạch tích hợp thay hầu hết camera ống chân không năm 1980, giống bóng bán dẫn thay khuếch đại ống chân không hai mươi năm trước Trái tim CCD mỏng silicon, thường khoảng 1cm hình vng Tuy nhiên, cảm biến hình ảnh CMOS hứa hẹn cuối trở thành cảm biến hình ảnh lựa chọn Cả hai cảm biến hình ảnh CCD CMOS thu ánh sáng lưới điểm ảnh nhỏ bề mặt chúng Hình Cảm biến hình ảnh đơn Đầu hầu hết cảm biến tín hiệu điện liên tục có biên độ hành vi khơng gian liên quan đến tượng vật lý cảm nhận Để tạo hình ảnh kỹ thuật số, cần chuyển đổi liệu cảm nhận liên tục sang dạng kỹ thuật số Điều liên quan đến hai trình: lấy mẫu lượng tử hóa Một hình ảnh liên tục tọa độ x y- theo biên độ Để chuyển sang dạng số, phải lấy mẫu hàm theo tọa độ biên độ Số hóa giá trị tọa độ gọi lấy mẫu Số hóa giá trị biên độ gọi lượng tử hóa Kết việc lấy mẫu lượng tử hóa ma trận số thực Mỗi phần tử mảng ma trận gọi phần tử ảnh, phần tử ảnh điểm ảnh nêu Cảm biến hình ảnh đen trắng camera làm điều cảm giác độ sáng; nhận thức phong phú màu sắc địi hỏi thơng tin bổ sung Để có hiệu suất tốt nhất, camera màu chế tạo cách cung cấp quang học tách chùm tia đặc biệt cách bố trí ba cảm biến hình ảnh đen trắng để chúng nhìn thấy phần giống hệt cảnh Mỗi cảm biến hình ảnh bao phủ lọc màu riêng, vừa mô tả ba cảm biến hình ảnh thu thập thông tin đo màu đầy đủ cảnh Camera màu ba chip sử dụng camera chuyên nghiệp studio Chúng đắt Vì lý này, mong muốn nhận camera màu có cảm biến hình ảnh đen trắng mẫu lọc màu riêng lẻ điểm ảnh phù hợp Trong số lọc sử dụng nhiều thuộc lọc màu khảm 2-D mẫu Bayer Loại cảm biến hình ảnh chủ yếu sử dụng ngày Cảm biến toàn cảnh Một loạt hệ thống đa hướng phát triển cho mục đích điều hướng robot di động, giám sát hình ảnh tham khảo từ xa Các hệ thống trình bày bao gồm camera gương cầu lồi loại giá đỡ khác Cảm biến toàn cảnh hiểu cảm biến có trường nhìn lớn Những cảm biến giới thiệu khả thú vị việc tạo hình ảnh đại diện mơi trường lớn nhiều so với có với camera tiêu chuẩn Phịng thí nghiệm Thị giác Máy tính Khoa Khoa học Máy tính Đại học Columbia Giáo sư Shree K Nayar đứng đầu phát triển OMNICAMERA [Hình 3a] Hệ thống quang học cảm biến thiết kế để đảm bảo tất điểm chiếu qua tâm chiếu Điều cho phép phần mềm họ tạo hình ảnh phối cảnh túy tốc độ video cho hướng xem độ phóng đại người dùng lựa chọn Trung tâm Nhận thức máy Praha cố gắng tích hợp cơng nghệ quang học, quang điện tử, phần cứng phần mềm để tạo cảm biến thị giác thông minh [Hình 3b] Đặc biệt, ý định họ thiết kế thực hóa camera kỹ thuật số thu nhỏ, chi phí thấp thu hình ảnh tồn cảnh (360 độ) [Hình 3c] thực xử lý mức thấp hữu ích luồng hình ảnh đến thời gian thực Các ứng dụng mục tiêu bao gồm giám sát, kiểm soát chất lượng điều hướng xe robot di động Cảm biến tầm nhìn đa hướng (ODVS) phát triển Khoa Khoa học Máy tính & Truyền thơng, Đại học Wakayama, Nhật Bản gần trực tiếp đại diện tồn cảnh mơi trường Rất nhiều công ty sản xuất hệ thống bổ sung để thu trường xem lớn Ống kính 0-360 số Thiết bị [Hình 3d] phần đính kèm ống kính toàn cảnh camera thiết kế đặc biệt, với phản xạ quang học độc quyền giúp chụp toàn toàn cảnh 360 độ với lần chụp Hình a) Camera tồn hướng phát triển Giáo sư Shree K Nyar b) Camera thông thường với gương hyperbol c) Ống kính O-360 d) ODVS từ đại học Wakayama Chương trình bày phần tất hệ thống có Nhiều trường đại học, phịng thí nghiệm cơng ty khác tham gia vào việc phát triển khai thác camera toàn cảnh sản xuất số loại hệ thống Lịch sử cảm biến toàn cảnh Camera tồn cảnh sản xuất 160 năm với nhiều loại kích cỡ khác khắp giới Hầu hết mục lịch sử thành lập thư viện sáng chế Hoa Kỳ Danh sách sau chứa điều thú vị tương ứng với chủ đề tác phẩm Năm 1843 Joseph Puchberger Retz, Áo, cấp sáng chế cho camera toàn cảnh ống kính xoay điều khiển tay quay sử dụng daguerrotype dài từ 19 đến 24 inch Camera có ống kính tiêu cự inch bao phủ vòng cung 150 độ Năm 1909 Louis Henry Kleinschmidt cấp sáng chế cho máy để tạo khung cảnh địa hình, camera kết hợp với gương hình nón, camera thiết kế để xoay Năm 1927 James C Karnes cấp sáng chế cho Kính Omniscope, kính tiềm vọng trang bị gương parabol để xem toàn cảnh, với lỗ parabol, nơi người xem nhìn thấy họ Lỗ gia tăng lăng kính, để vùng chứa hình ảnh thứ hữu ích, chẳng hạn phần khơng nhìn thấy cảnh la bàn Năm 1939 Bằng sáng chế James S Conant mô tả số cảm biến catadioptric, sử dụng gương cầu, gương parabol hình nón, số phát minh phép chiếu / hình Conant đề xuất sử dụng gương hình nón để camera khơng xuất ảnh để phim sử dụng hiệu (Mặc dù vậy, Conant có nghĩa hình nón gương bề mặt cách mạng khơng có tiếp tuyến ngang điểm thấp nó.) Đây lần xuất cảm biến thiết kế để tối đa hóa chất lượng hình ảnh Năm 1943 Frank Benford cấp sáng chế cho thiết bị sử dụng việc chiếu sáng máy tính Đây điều thú vị số sáng chế cũ Benford quan tâm đến phép đo xạ - mục tiêu xây dựng cảm biến catadioptric có dạng gương thiết kế để giúp dễ dàng đo lượng chiếu sáng từ nguồn sáng Mặc dù khơng đưa phương trình rõ ràng, anh nói độ cong gương cho diện tích hình ảnh nguồn hình cầu phải tỷ lệ với hình chiếu khác nguồn, có liên quan đến độ rọi Hình Thiết bị sử dụng để tính tốn độ chiếu sáng Năm 1961 Ernest Stechemesser vấn đề độ phân giải khơng đồng xảy hình ảnh tạo cách sử dụng gương cầu, gương parabol hình nón chiếu lại hình hình cầu hình trụ Giải pháp mà ơng đề xuất sử cách này; nhiên, độ xác đủ để trình bày cho người cho mục đích theo dõi Độ xác cao cần thiết nhiệm vụ tái tạo trường, chủ đề công việc Mặt phẳng ảnh ảo Điểm nhìn ảo Hình 17: a) Ống kính hệ thống camera catadioptric không trung tâm b) Tất tia giao điểm chung Hãy xem xét hệ thống tổng qt hình 17a, mặt gương cầu lồi chuyển hướng ánh sáng đến camera phối cảnh Các tia quang học tới không thiết phải giao điểm nhìn Vì gương cầu lồi nên có tia sáng góc βi phát từ gương, với góc tương ứng αi tia tới máy ảnh Với hệ thống xây dựng hệ thống ảo tất tia tới giao điểm Hình 17b cho thấy ý tưởng với tất tia tới hội tụ điểm chọn Với hình chiếu dựng, ảnh tạo thành cách chiếu lại lên mặt phẳng ảnh ảo Hình 18: Ánh xạ điểm ảnh từ hình trụ sang mặt phẳng phối cảnh Chúng ta nảy sinh từ giả định phép biến đổi biết đơn giản từ mặt phẳng camera sang hình trụ xung quanh gương Ánh xạ phối cảnh biểu diễn phép biến hình hình trụ mặt phẳng hình chiếu ảo Ví dụ, phép biến đổi đơn giản (xem chương 2.10) sử dụng để tạo ảnh toàn cảnh từ gương với độ phân giải dọc đồng Tọa độ mặt trụ xác định [x c, yc] tọa độ mặt phẳng chiếu ảo [xp, yp] Hình chiếu phối cảnh biểu diễn mặt phẳng có tỷ lệ [Chiều rộng, Chiều cao], khoảng cách từ mặt phẳng hình chiếu dp, góc nhìn α Các quan hệ tương hỗ xác định phương trình (11) Khoảng cách d biểu thị khoảng cách vng góc từ trục hình trụ đến đường thẳng đứng mặt phẳng ảnh phối cảnh, điểm xử lý xảy Quan hệ mô tả phương trình (12) Quan hệ thứ hai điểm hình trụ điểm mặt phẳng hình chiếu viết dạng: vy vị trí điểm nhìn trục hình trụ d c bán kính hình trụ Yếu tố cần thiết lựa chọn điểm nhìn Vị trí tốt quan điểm phải chọn liên quan đến việc giảm thiểu sai số Micusik & Pajdla [ CITATION Mic04 \l 4105 ] đề xuất kỹ thuật hiệu chuẩn cho camera catadioptric không trung tâm Derrien Konolige [ CITATION Der00 \l 4105 ] trình bày cách camera catadioptric hình cầu khơng trung tâm camera có điểm nhìn (đỉnh gương) xấp xỉ để tạo ảnh phối cảnh 12 Mô tả chất lượng hình ảnh DPI đại diện cho “độ sắc nét” hay xác mật độ điểm đơn vị độ dài Thông tin không phù hợp để mơ tả chất lượng hình ảnh tồn cảnh, đặc biệt hình ảnh chụp hệ thống đa hướng Độ phân giải không gian cho khả mơ tả độ phân giải hình ảnh Trong hệ thống catadioptric, độ phân giải điều chỉnh tương tác độ cong cục gương góc nhìn camera Đối với hệ thống paraboloid hyperboloid, độ phân giải đơn điệu lớn di chuyển dọc theo gương khỏi trục quay [CITATION Nay \l 4105 ] Đối với paraboloid, góc phân giải góc nâng 90 độ gấp lần góc độ; hyperboloid, chí cịn nhiều Trong Diện tích gương, Điểm gương Góc khối Hình 19: Sơ đồ minh họa độ phân giải không gian hệ thống camera catadioptric trung tâm Diện tích điểm ảnh dA [CITATION Nay \l 4105 ], Baker Nayar camera catadioptric góc nhìn đơn dựa gương hình nón có độ phân giải tăng dần Giả sử camera thông thường có khoảng cách lỗ kim u trục quang học thẳng hàng với trục gương Tình mơ tả Hình 19 Độ phân giải định nghĩa sau Xét vùng dA vô nhỏ mặt phẳng hình ảnh Nếu điểm ảnh thập phân hình ảnh dv góc đặc vơ giới, độ phân giải cảm biến catadioptric hàm dA điểm mặt phẳng hình ảnh tâm vùng vô định dA dV Độ phân giải camera thơng thường viết dA dw Dẫn xuất chi tiết mối quan hệ viết tác phẩm Baker Nyar [CITATION Nay \l 4105 ] Độ phân giải camera catadioptric độ phân giải camera thông thường sử dụng để tạo nhân với hệ số: (r, z) điểm gương chụp ảnh Hệ số phương trình (1) bình phương khoảng cách từ điểm (r, z) đến điểm ngắm hiệu dụng v = (0,0), chia cho bình phương khoảng cách tới lỗ kim F '= (0, c ) Gọi d v khoảng cách từ điểm ngắm tới (r, z) dp khoảng cách (r, z) từ lỗ kim Khi đó, hệ số phương d2 trình (1) d2v Đối với hyperboloid, dp – dv = K với số < Kh < dp Hệ số p hyperboloid hệ số là: tăng dp tăng dv tăng Có nghĩa hệ số phương trình (1) tăng theo r gương hypebol mà suy Do đó, cảm biến catadioptric xây dựng gương hypebol camera thơng thường có độ phân giải đồng có độ phân giải cao xung quanh vùng ngoại vi Điểm ảnh vùng A Mặt phẳng ảnh Lỗ kim ống kính Điểm ban đầu Pháp tuyến Điểm cảnh Điểm tiếp tuyến (điểm nhìn ảo) Diện tích gương Hình 20: Sơ đồ minh họa độ phân giải không gian hệ thống catadioptric không trung tâm Đặc điểm độ phân giải lát cắt xuyên tâm mặt phẳng hình ảnh số cấu hình camera cảm ứng hình nón cơng bố Swaminathan [ CITATION Swa01 \l 4105 ] Chúng bao gồm gương hình nón (có mặt cắt mặt cắt hình nón) hệ thống thấu kính phối cảnh, mà lỗ kim camera nằm khoảng cách hữu hạn so với gương Hình 20 minh họa độ phân giải lát cắt xuyên tâm mặt phẳng hình ảnh Các đường cong chuẩn hóa theo mức độ phóng diện tích hình ảnh vật phản xạ ba trường hợp Điều tạo điều kiện cho việc so sánh công độ phân giải ba hệ thống catadioptric Có thể thấy độ phân giải giảm mạnh ngồi số khoảng cách từ trung tâm hình ảnh Đặc tính thay đổi lỗ kim vào gần tiêu điểm gương phản xạ (hệ thống trở thành điểm nhìn nhất) Trong cấu hình này, độ phân giải tăng đáng kể Các kết phân giải trình bày dành cho hệ thống đối xứng quay Hình 21: Độ phân giải cảm biến catadioptric có camera phối cảnh gương elip, gương parabol gương hypebol Vị trí lỗ kim nằm a) d = b) d = hệ tọa độ Độ phân giải tham số hóa hình dạng gương, vị trí lỗ kim tiêu cự thấu kính sử dụng Với đường cong độ phân giải riêng, thơng số điều chỉnh phù hợp mơ hình gần với đường cong u cầu Trong chuẩn bị chung nhất, đặc điểm độ phân giải định hồn tồn hình dạng mặt phản xạ (không giới hạn mặt phản xạ hình nón) Tuy nhiên, cần lưu ý cách sửa độ phân giải, cảm biến khơng trì điểm nhìn, tùy thuộc ứng dụng mà điều quan trọng khơng 13 Tổng quan phương pháp xử lý ảnh liên quan Các chương sau bao gồm mô tả phương pháp chọn có liên quan đến tiền xử lý hình ảnh đa hướng Phần mơ tả vấn đề cụ thể, dựa phương pháp sau đây, giới thiệu chương Mục đích chương khơng bao gồm toàn phương pháp sử dụng phổ biến lĩnh vực nghiên cứu này, mà trình bày phương pháp liên quan đến phương pháp đề xuất cho tiền xử lý hình ảnh đa hướng Các kỹ thuật sau chuyên biệt để tìm cạnh cho số phương pháp phát vịng trịn Một số số chúng mơ tả để so sánh chúng với cách tiếp cận đề xuất Có nhiều phương pháp khác để phát vịng tròn Circle Hough Transform (CHT) trở thành phương pháp phổ biến để phát vòng tròn nhiều ứng dụng xử lý ảnh Phương pháp phát triển vào năm 1962 lần áp dụng để phát vòng tròn Duda Hart (1972) Các sửa đổi khác hoạt động CHT đề xuất Những nhược điểm lớn Hough Transform lượng lớn dung lượng lưu trữ khả tính tốn sử dụng ứng dụng thời gian thực Một vài nhược điểm cải thiện cách sử dụng khơng gian tham số có kích thước giảm Davies (1987 1988) xem xét ảnh hưởng nhiễu phép tính định hướng cạnh, đặc biệt cho thấy ảnh hưởng chúng việc làm giảm độ xác vị trí trung tâm Gần nhất, Atherton Kerbyson (1999) cách tìm vịng trịn có bán kính tùy ý khơng gian tham số cách sử dụng quy trình mã hóa bán kính tham số pha sau thực tích lũy với nhân hình khun mã hóa theo pha [ CITATION Ath99 \l 4105 ] Goulermas Liatsis (1998) cách thức biến đổi Hough tinh chỉnh để phát đối tượng hình trịn mờ bong bóng chồng lên cách sử dụng thuật toán di truyền Zelniker, Vaughan, Clarkson [ CITATION Zel03 \l 4105 ] trình bày cách diễn giải Cơng cụ ước tính khả tối đa (MLE) Cơng cụ ước tính Delogne-Kasa (DKE) để ước lượng tham số vịng trịn thơng qua tích chập Đối với MLE, đầu cung cấp ước tính thơ để có độ xác điểm ảnh phụ, tinh chỉnh ước tính thơ thơng qua phương pháp Newton-Raphson để đạt độ xác điểm ảnh phụ So sánh phương pháp MLE Newton-Raphson với phương pháp bình phương nhỏ DKE cho thấy MLE hoạt động tốt độ dài cung nhỏ mức độ nhiễu lớn 14 Tìm kiếm cạnh Các phương pháp dựa việc sử dụng dò cạnh mặt nạ trình bày thêm luận án ngoại trừ phương pháp điểm ảnh phụ Thách thức kỹ thuật tìm kiếm cạnh tìm quy trình tạo đường bao khép kín xung quanh đối tượng quan tâm - trường hợp - đường viền gương chiếu Hình 22: Các mẫu đường viền a) Viền bước đột ngột b) Viền nghiêng c) viền trơn d) viền cạnh phẳng e) viền hình mái nhà f) viền hình Các cấu hình hiệu mơ hình cạnh khác vùng lân cận nêu Viền bước nghiêng bước trơn dạng gần với biên dạng cạnh thực tế: Viền bước đột ngột cạnh phẳng dạng cực trị Các mơ hình mái nhà đường viền đưa cho đầy đủ không xem xét thêm Đối với đối tượng có SNR đặc biệt cao (tỷ lệ tín hiệu nhiễu), việc phát cạnh đạt cách tính tốn gradient sau sử dụng ngưỡng thích hợp Loại phương pháp gọi dựa gradient Gradient vectơ, có thành phần đo lường mức độ thay đổi nhanh chóng giá trị điểm ảnh theo khoảng cách theo hướng x y Do đó, thành phần gradient tìm thấy cách sử dụng giá trị gần sau: ∂x ∂y đo khoảng cách dọc theo hướng x y Để phát diện gradient gián đoạn, phải tính tốn thay đổi gradient Chúng ta làm điều cách tìm thước đo độ lớn gradient sau đây, hướng gradient, φ, cho Nhiều máy dò cạnh thiết kế kỹ thuật mặt nạ chập, thường sử dụng kích thước mặt nạ 3x3 chí lớn (Sobel, Prewitt) Một lợi việc sử dụng kích thước mặt nạ lớn lỗi ảnh hưởng nhiễu giảm bớt cách lấy trung bình cục vùng lân cận mặt nạ Một lợi việc sử dụng mặt nạ có kích thước kỳ lạ tốn tử cung cấp ước tính thiên điểm ảnh trung tâm Vị trí cạnh lý tưởng Laplacian Hình 23: trắc diện 1-D đường viền với đạo hàm bậc bậc Một quan điểm đại để xử lý vấn đề cạnh sử dụng giao cắt không tạo Laplacian hình ảnh gọi quy trình giao cắt khơng Laplacian hàm f (x, y), xác định bởi: Một lần nữa, phép xấp xỉ chênh lệch rời rạc sử dụng để ước tính đạo hàm biểu diễn tốn tử Laplacian với mặt nạ tích chập 3x3 Tuy nhiên, có nhược điểm việc sử dụng dẫn xuất bậc hai Các toán tử đạo hàm thứ hai phóng đại ảnh hưởng nhiễu khơng có thơng tin định hướng cạnh đưa Các vấn đề nhiễu gây sử dụng dò viền dẫn đến cần giảm nhiễu ảnh trước kết hợp với trình phát cạnh Phương pháp chủ yếu sử dụng cho nhiệm vụ làm mịn Gaussian Hàm phân phối Gaussian hai biến, g (x, y), xác định σ độ lệch chuẩn đại diện cho độ rộng phân bố Gaussian Sau làm mịn hình ảnh tốn tử Gaussian, lấy Laplacian hình ảnh làm mịn Thao tác rút ∇gọn thành việc xoay ảnh gốc f (x, y) toán tử "Laplacian Gaussian" (LOG)) g(x,y) Do đó, điểm ảnh cạnh hình ảnh xác định phép tốn tích chập Phương pháp phát cạnh lần đề xuất Marr Hildreth MIT, người đưa nguyên tắc phương pháp giao Một phương pháp phát cạnh có liên quan áp dụng toán tử Chênh lệch Gaussian (DOG) cho hình ảnh, tính cách áp dụng hai tốn tử Gaussian với giá trị khác cho hình ảnh tạo thành khác biệt hai hình ảnh làm mịn Có thể toán tử DOG xấp xỉ với toán tử LOG Độ xác điểm ảnh phụ Khi độ phân giải hình ảnh đủ cao, hầu hết hệ thống thị giác thu phép đo thích hợp cách sử dụng độ xác điểm ảnh Đơi khó để có độ phân giải hình ảnh tối thiểu cần thiết cho ứng dụng thị giác; nhiên, giới hạn kích thước cảm biến có sẵn Trong trường hợp này, bạn tìm vị trí cạnh với độ xác điểm ảnh phụ Cường độ mức xám Hướng tìm kiếm Hình 24: Viền điểm ảnh giá trị nội suy dọc theo vùng tìm kiếm Phân tích điểm ảnh phụ phương pháp ước tính giá trị điểm ảnh mà hệ thống hình ảnh có độ phân giải cao cung cấp Để tính tốn vị trí cạnh với độ xác điểm ảnh phụ, trước tiên, phương pháp phát cạnh phù hợp với hàm nội suy bậc cao (ví dụ: hàm bậc hai khối) với liệu cường độ điểm ảnh Chức nội suy cung cấp thuật toán phát cạnh với giá trị cường độ điểm ảnh giá trị điểm ảnh ban đầu Sau đó, thơng tin cường độ sử dụng để tìm vị trí cạnh với độ xác điểm ảnh phụ Hình 24 cho biết cách hàm nội suy phù hợp với tập giá trị điểm ảnh Vùng tìm kiếm có dạng đường thẳng, chu vi hình trịn hình elip, ranh giới hình chữ nhật đa giác vùng tự Phương pháp cụ thể phân tích giá trị điểm ảnh dọc theo hồ sơ để phát thay đổi cường độ đáng kể Giá trị vị trí điểm ảnh ước tính sử dụng phù hợp Các thuật toán phát cạnh sử dụng giá trị để ước tính vị trí cạnh với độ xác điểm ảnh phụ Tuy nhiên, kết ước tính phụ thuộc nhiều vào thiết lập hình ảnh, chẳng hạn điều kiện ánh sáng ống kính camera 15 Biến đổi Hough sửa đổi để phát vòng tròn Trong phương pháp HT ban đầu để tìm đường trịn, gradient cường độ trước tiên ước tính tất vị trí ảnh lập ngưỡng để cung cấp cho vị trí cạnh có ý nghĩa Vị trí tất vị trí trung tâm sau tích lũy khơng gian tham số Cuối cùng, khơng gian tham số tìm kiếm đỉnh tương ứng với tâm vật thể trịn Vì cạnh có độ rộng khác khơng nhiễu ln cản trở q trình xác định vị trí đỉnh, vị trí trung tâm xác địi hỏi phải sử dụng quy trình lấy trung bình phù hợp Cách tiếp cận yêu cầu số lượng lớn điểm tích lũy khơng gian tham số Khả khác sử dụng thơng tin định hướng cạnh sẵn có địa phương điểm ảnh cạnh phép ước tính vị trí xác tâm vòng tròn Điều đạt cách di chuyển khoảng cách R dọc theo cạnh bình thường vị trí cạnh Điều thể tiết kiệm đáng kể tải tính tốn Hình 25: Khơng gian Hough cho tọa độ đường tròn đồng tâm với bán kính khác (ảnh nguồn sử dụng từ hệ thống camera toàn hướng) Tuy nhiên, cải tiến mang lại sai số khác phép đo hướng cạnh cục Các toán tử cạnh Sobel đưa độ khơng xác cố hữu khoảng ° Nhiễu hình ảnh thường gây thêm sai số ° đối tượng có bán kính 250 điểm ảnh, kết độ không đảm bảo tổng thể khoảng điểm ảnh ước tính vị trí trung tâm Nói chung, khơng thể mong đợi độ xác điểm ảnh phụ vị trí trung tâm mặt phẳng tham số đơn sử dụng để phát vòng tròn loạt kích thước Điều số lượng "lộn xộn" không liên quan xuất không gian tham số, có tác dụng làm giảm tỷ lệ tín hiệu nhiễu Để có độ xác cao, phạm vi giá trị bán kính tương đối nhỏ nên sử dụng mặt phẳng thông số nào, tốc độ cao mặt phẳng thông số thường bao gồm việc phát tất kích thước vịng trịn Khi tâm cần ước tính phạm vi 0,1 điểm ảnh, nên tích lũy khơng gian tham số khơng phải điểm trung tâm ứng viên tương ứng với điểm ảnh cạnh cho, mà hàm trải điểm (PSF) xấp xỉ hàm lỗi Gauss Tuy nhiên, kỹ thuật có sẵn cắt giảm việc tính tốn mà khơng có độ xác đáng kể Hình 26: Cách xếp để gia tăng xấp xỉ trung tâm Sự cải tiến đạt cách loại bỏ sai số ngang, hầu hết thiếu xác việc tính tốn vị trí tâm phát sinh từ sai số ngang sai số xuyên tâm [ CITATION Dav05 \l 4105 ] Điều dẫn đến chiến lược sau: tìm điểm D vùng trung tâm sử dụng để có giá trị gần A đến tâm cách di chuyển từ điểm ảnh cạnh P khoảng bán kính dự kiến r theo hướng D (xem Hình 26) Sau lặp lại quy trình điểm ảnh tất điểm ảnh cạnh tính đến Lý thuyết cho thấy d nhỏ, kết trung bình cải thiện hệ số gần với 1,6 (giá trị giới hạn d → / π (E.R Davies, 1988)) Mặc dù kỹ thuật Hough chứng minh có hiệu mạnh mẽ việc chống lại vết cắn, tiếng ồn vật khác, phải lưu trữ tính toán đáng kể –đặc biệt cần xác định vị trí vịng trịn có bán kính khơng xác định yêu cầu độ xác cao 16 RANSAC RANSAC từ viết tắt RANdom SAmple Consensus liên quan đến việc cố gắng nhiều lần để đạt đồng thuận (tập hợp nội dung) từ liệu mức độ phù hợp vượt tiêu chí định Fischler Bolles giới thiệu vào năm 1981 Nó có khả giải thích làm mịn liệu có chứa tỷ lệ phần trăm lỗi tổng đáng kể Ước tính với xác suất định, RANSAC cơng cụ ước tính ngẫu nhiên Thuật tốn áp dụng cho loạt vấn đề ước lượng tham số mơ hình thị giác máy tính, chẳng hạn đối sánh đặc trưng, đăng ký phát nguyên thủy hình học Cấu trúc thuật toán RANSAC đơn giản mạnh mẽ Đầu tiên, mẫu lấy đồng ngẫu nhiên từ tập liệu đầu vào Mỗi điểm có xác suất chọn (lấy mẫu điểm đồng nhất) Đối với mẫu, giả thuyết mơ hình xây dựng cách tính tốn tham số mơ hình cách sử dụng liệu mẫu Kích thước mẫu phụ thuộc vào mẫu người ta muốn tìm Thơng thường, kích thước nhỏ đủ để xác định thơng số mơ hình Trong trường hợp chúng tơi, việc phát vịng trịn "biến dạng" đủ ba điểm để xác định tham số Đạo hàm tham số tìm thấy cách giải phương trình định thức sau: Trong đường tròn qua ba điểm (x 1,y1) (x2,y2) (x3,y3), Ba điểm xác định đường tròn khi, chúng không nằm đường thẳng Đánh giá đồng yếu tố cho hàng định thức giải định thức Định thức viết dạng phương trình hệ số này: Sử dụng phương trình tổng qt đường trịn, xếp lại số hạng thay phương trình (2), cho ra: Lưu ý khơng có nghiệm M11 không Trong trường hợp này, điểm không nằm đường trịn; tất chúng nằm đường thẳng Việc vẽ nhiều số lượng điểm mẫu tối thiểu khơng hiệu quả, xác suất chọn mẫu bao gồm điểm liệu (tức tất điểm liệu thuộc mơ hình), đưa ước tính tốt ngẫu nhiên, giảm xuống so với kích thước mẫu ngày tăng Do đó, tập mẫu tối thiểu tối đa hóa xác suất chọn tập hợp giá trị ngoại lệ mà từ ước tính tốt tính tốn sau Trong bước tiếp theo, chất lượng mơ hình giả định đánh giá tập liệu đầy đủ Hàm chi phí tính tốn chất lượng mơ hình Một chức phổ biến đếm số lượng giá trị ngoại lai (tức điểm liệu đồng ý với mơ hình phạm vi dung sai) Giả thuyết đưa ước tính tốt hỗ trợ nhiều từ tập liệu, đưa ước tính tốt Thơng thường, thơng số mơ hình RANSAC ước tính khơng xác Do đó, tham số mơ hình ước tính tính tốn lại ví dụ, bình phương nhỏ phù hợp với tập hợp liệu, hỗ trợ ước tính tốt Kỹ thuật RANSAC sử dụng ba biến để kiểm sốt q trình ước lượng mơ hình Đầu tiên xác định xem điểm liệu có đồng ý với mơ hình hay khơng Thơng thường, số khả chịu lỗi xác định khối lượng mà tất điểm tương thích phải nằm Số lượng giả thuyết mơ hình tạo biến thứ hai Nó phụ thuộc vào xác suất để vẽ mẫu bao gồm điểm liệu bên Khi tỷ lệ giá trị ngoại lệ kích thước mẫu tối thiểu tăng lên số lượng giả thuyết mơ hình phải tăng lên để có ước lượng tốt tham số mơ hình Tỷ lệ giá trị ngoại lệ phụ thuộc vào mức độ nhiễu số lượng mơ hình hỗ trợ tập liệu Hơn nữa, cần có biến dung sai để xác định xem tìm thấy mơ hình hay chưa Mơ hình trích xuất coi hợp lệ có đủ hỗ trợ từ điểm liệu cho mơ hình Hiệu suất thuật tốn suy giảm kích thước mẫu ngày tăng Hiệu tính tốn thuật tốn cải thiện đáng kể theo số cách Tốc độ phụ thuộc vào hai yếu tố: thứ nhất, số lượng mẫu phải rút để đảm bảo độ tin cậy định để có ước tính tốt; thứ hai, thời gian dành để đánh giá chất lượng mơ hình giả định Cái sau tỷ lệ với kích thước tập liệu Việc đánh giá mơ hình tối ưu hóa mặt tính tốn cách đánh giá ngẫu nhiên Mọi mơ hình giả định thử nghiệm với số lượng nhỏ điểm liệu ngẫu nhiên từ tập liệu Nếu mơ hình không nhận đủ hỗ trợ từ tập hợp điểm ngẫu nhiên này, người ta giả định với độ tin cậy cao mơ hình khơng phải ước tính tốt Các mơ hình vượt qua đánh giá ngẫu nhiên sau đánh giá tập liệu đầy đủ Works Cited [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] T Zhang, J Wang, L Xuetal, "Using wearable sensor and NMF algorithm to realize ambulatory fall detection, Lecture Notes in Computer Science, Advances in Natural Computation," 2006 N Dalal and B Triggs, "Histograms of Oriented Gradients for Human Detection," in Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego, 2005 T K Hareven, Historical Perspectives on Aging and Family Relations, 5th Edition ed., Elsevier Science, 2001 Nayar, S., Baker, S., "A Theory of Catadioptric Image Formation" Pajdla, T., Roth, H., "Panoramic imaging with SVAVISCA camera – simulations and reality," 2000 Paletta, L., Frintrop, S., Hertzberg, J, "Robust localization using context in omnidirectional imaging," in 2001 IEEE Intl Conf on Robotics and Automation (ICRA 2001), Seoul, Korea, 2001 H Ishiguro, "Development of Low-Cost Compact Omnidirectional Vision Sensors and their Applications," in Panoramic Vision Monographs in Computer Science, Springer, New York, NY, 2001 Micusik, B., Pajdla, T., "Autocalibration & 3D Reconstruction with Non-central Catadioptric Cameras," in IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'04), 2004 S Gachter, Motion Detection as Application for the Omnidirectional Camera, Center for Machine Perception, Department of CyberneticsFaculty of Electrical Engineering, Czech Technical University, 2001 Svoboda, T., Pajdla, T., Hlavac, V., "Epipolar Geometry of Panoramic Cameras," in fifth European Conference on Computer Vision, Freiburg, Germany, 1998 T Svoboda, "Central Panoramic Cameras Design, Geometry, Egomotion," Center for Machine Perception, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University, 1999 Gaspar, J., Decco, C., Okamoto, J., Santos-Victor, J., "Constant Resolution Omnidirectional Cameras," in Proceedings of the Third Workshop on Omnidirectional Vision (OMNIVIS’02), 2002 R Bunschoten, "Mapping and Localization from a Panoramic Vision Sensor," Febodruk B.V., Enschede, The Netherlands, 2003 Y Kwon, "Camera Calibration, The basic theory behind camera calibration," [Online] Available: http://www.kwon3d.com/theory/calib.html Derrien, S., Konolige, K., "Approximating a single viewpoint in panoramic imaging devices," in Proc of the IEEE Workshop on Omnidirectional Vision, 2000 Swaminathan, R., Grossberg, M., Nayar, S., "Non-Single Viewpoint Catadioptric Cameras: Geometry and Analysis," New York, 2001 Atherton, T., Kerbyson, D., "Size invariant circle detection," in Image and Vision Computing, vol 17, 1999, pp 795-803 Zelniker, E., Vaughan, I., Clarkson, L., "Maximum-Likelihood Circle- Parameter Estimation via Convolution," in Proceedings of the VIIth Biennial Australian Pattern Recognition Society Conference - Digital Image Computing: Techniques and Applications, Sydney, Australia, 2003 [19] E Davis, "Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities," Elsevier, 2005 ... cần người dùng kích hoạt báo động, tình báo động xảy Những hệ thống bảo vệ người cao tuổi giúp đỡ cần thiết Khi sử dụng hệ thống giám sát tích cực, người ta áp dụng chăm sóc phịng ngừa cho người. .. Khi hệ thống hình ảnh khơng trì điểm nhìn nhất, quỹ tích điểm quan sát ba chiều hình thành, gọi tụ quang Đối với hệ thống chất lưỡng tính, gọi chất diacaustic hệ thống chất catadioptric chất. .. vi người, thực điều chỉnh môi trường xung quanh, điều chỉnh phong cách sống / điều chỉnh y học Hệ thống giám sát Nhiều sở chăm sóc gia đình chăm sóc triển khai loại hệ thống báo động khác Các