Nghiên cứu so sánh các phương pháp xác định vận tốc của xe cộ dùng xử lý ảnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Vũ Thị Hạnh NGHIÊN CỨU SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VẬN TỐC CỦA XE CỘ DÙNG XỬ LÝ ẢNH Chuyên ngành: Kỹ Thuật ĐiệnTử LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS PHẠM NGỌC NAM 123doc Mang Ln thay h■■ng l■im■i s■ cam tr■ h■u m■t k■t nghi■m t■im■t s■ cáwebsite nhân mang kho m■ith■ kinh m■ l■i d■n vi■n nh■ng cho doanh ■■u kh■ng ng■■i quy■n chia t■ th■c dùng, l■ s■l■i v■i hi■n t■t công h■n mua ngh■a nh■t 2.000.000 ngh■ báncho tài v■ hi■n ng■■i li■u c■a tài th■ hàng li■u dùng hi■n ■■u ■ thìt■t Khi ■■i, s■p Vi■t c■ khách b■n t■i, l■nh Nam ngh■a online hàng v■c: Táctr■ khơng v■ tài phong thành c■a khác chun c■a thành tíngì d■ng, hàng so nghi■p, viên v■i tri■u cơng c■a b■n hồn nhà ngh■ 123doc g■c bán h■o, thơng B■n hàng ■■ n■p có tin, l■i cao th■ ti■n ngo■i chuy■n tính phóng vào ng■, Khách trách tài giao to,kho■n nhi■m thu sang nh■ c■a ■■i ■■n hàng tùy123doc, v■i v■ ý cót■ng qu■n th■b■n d■ ng■■i lýChào dàng s■ dùng ■■■c m■ng tra c■u M■c h■■ng b■n tàitiêu li■u ■■n nh■ng hàng m■t v■i■■u quy■n cách 123doc c■a l■i123doc.net sau xác,n■p nhanh ti■n tr■ chóng thành website th■ vi■n tài li■u online l■n nh■t Vi■t Nam, cung c■p nh■ng tài li■u ■■c không th■ tìm th■y th■ tr■■ng ngo■i tr■ 123doc.net Nhi■u event thú v■, event ki■m ti■n thi■t th■c 123doc luôn t■o c■ h■i gia t■ng thu nh■p online cho t■t c■ thành viên c■a website HàNội – Năm 2016 Mangh■n Luôn Th■a Xu■t Sau Nhi■u 123doc Link h■■ng phát thu■n l■i event cam s■ nh■n xác m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i th■c ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n s■ website mang event kho m■i ■■■c ■■i, t■o tLink t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P g■i vi■n xác nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n v■ th■c h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã ■■a quy■n th■ng thi■t chia t■ng s■ ki■m dùng, l■ ch■ CÁC s■ ■■■c th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n email chuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc g■i online kh■ng nh■t b■n 2.000.000 v■ ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho ■■a ■ã tài ■■nh hi■n ■■ng ng■■i li■u ph■n ch■ tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o email li■u thông ky, dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a b■n ■■u ■b■n tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ vui Vi■t xác c■ ■ã khách gia lòng b■n nh■t, minh l■nh ■■ng Nam t■ng Chào ■■ng online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng ky, tín kho■n tr■ nh■p nh■p khơng b■n tài phong v■c cao thành b■n vui email nh■t tài email online oLink khác chuyên ■■n li■u lòng thành tínb■n Mong c■a xác cho d■ng, ■■ng v■i so nghi■p, viên th■c kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng nh■p c■a c■ doanh s■ b■n vàcác hoàn mang ■■■c ngh■ 123doc click email ký g■c online thành v■i h■o, Chúng vào l■i thông B■n g■i c■a 123doc.netLink CH■P cho viên linkí Tính ■■ v■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao ■■a th■ ■■n cung NH■N ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng ch■ th■i click vào c■p CÁC ng■, Khách trách xác email tài ■i■m D■ch vào xã to,kho■n ■I■U th■c nhi■m h■i thu linkông l■nh b■n tháng V■ nh■ m■t s■ KHO■N c■a ■ã v■c (nh■ ■■i hàng ■■■c tin tùy ngu■n 5/2014; ■■ng 123doc, tài v■i xác ■■■c ý có li■u TH■A g■i t■ng minh th■ tài ky, 123doc v■ mô nguyên b■n b■n d■ ng■■i THU■N tài kinh ■■a t■ dàng kho■n s■ vui v■■t d■■i doanh tri dùng ■■■c ch■ lòng tra th■c m■c email ■ây) email c■u ■■ng Chào online M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n b■n m■ng tiêu báu, nh■p li■u Tính b■n, ■ã nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t ■■n email ■■ng b■n tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c ■■n th■i phú, c■a ký ky, c■a c■p v■i ■i■m v■i ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i 123doc.netLink d■ng, 123doc.net! sau xác, vui tháng vàngày, n■p click lòng “■i■u nhanh giàu 5/2014; ti■n s■ vào ■■ng tr■ giá Kho■n Chúng chóng h■u linkc■a thành tr■ xác 123doc nh■p 2.000.000 website ■■ng th■c Th■a th■ website cung email v■■t s■ vi■n th■i Thu■n ■■■c c■p c■a thành mong m■c tài D■ch v■ li■u g■i viên 100.000 mu■n S■ online v■ V■ ■■ng D■ng click ■■a t■o (nh■ l■■t l■n ký, D■ch ■i■u vào ch■ nh■t ■■■c truy l■t link email ki■n V■” vào c■p Vi■t 123doc môtop sau cho b■n m■i Nam, t■200 ■ây d■■i cho ngày, ■ã cung các (sau ■■ng g■i ■ây) s■ website c■p users ■ây h■u ky, cho nh■ng ■■■c có b■n 2.000.000 b■n, ph■ thêm vui tài bi■n tùy g■i lòng thu li■u thu■c t■t thành nh■t nh■p ■■c ■■ng T■i vào t■i viên khơng t■ng Chính nh■p Vi■t ■■ng th■i “■i■u th■ Nam, email v■y ■i■m, ký, tìm t■ Kho■n c■a l■t 123doc.net th■y l■chúng vào tìm Th■a top ki■m tơi th■ 200 click Thu■n cóthu■c ■■i tr■■ng th■ vào nh■m website c■p v■ top link ngo■i S■ 3nh■t ■áp 123doc Google D■ng ph■ tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net bi■n ■ã D■ch Nh■n nhu g■i nh■t c■u V■” ■■■c theo t■i chia sau Vi■t quy■t danh ■ây s■ Nam, tài (sau hi■u li■u t■ ■ây ch■t l■c■ng ■■■c tìm l■■ng ki■m ■■ng g■i thu■c t■t bình ki■m T■i ch■n top ti■n t■ng Google online th■i website ■i■m, Nh■n ki■m chúng ■■■c ti■ntơi online danh có th■ hi■u hi■u c■p qu■ nh■t c■ng ■KTTSDDV uy ■■ng tín nh■t bình ch■n theo quy■t website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Lnh■n 123doc Sau Th■a Xu■t h■■ng phát thu■n cam nh■n m■t t■k■t s■ t■i ýxác n■m t■■ng d■ng s■ nh■n website mang ■■i, t■o t■l■i c■ng ■■ng d■n 123doc CH■P nh■ng ■■u ■■ng h■ NH■N ■ã quy■n th■ng chia t■ng ki■m CÁC s■s■ l■i b■■c ti■n vàchuy■n ■I■U t■t mua online kh■ng nh■t bán KHO■N sang b■ng cho ■■nh thay ng■■i ph■n tài TH■A vìv■ li■u m■i thơng dùng tríTHU■N hi■u m■t c■atin Khi qu■ cá xác khách nhân nh■t, minh Chào kinh hàng uy tài l■nh m■ng doanh tín kho■n tr■ v■c cao thành b■n t■ email nh■t tàith■c ■■n li■u thành b■n Mong hi■n v■i viên kinh ■ã 123doc 123doc.net! mu■n ngh■a ■■ng c■a doanh mang 123doc v■ kýonline c■a v■i Chúng l■ivà 123doc.netLink cho Tính n■p tơi c■ng ■■n cung ti■n s■p ■■ng th■i vào c■p t■i, xác tài ■i■m D■ch xã ngh■a kho■n th■c h■itháng V■ m■t s■ v■ c■a (nh■ ■■■c c■a ngu■n 5/2014; 123doc, ■■■c c■a g■i tài 123doc hàng v■ mô nguyên b■n■■a t■ tri■u s■ v■■t d■■i tri ■■■c ch■ nhà th■c m■c ■ây) email bán h■■ng quý 100.000 cho hàng b■n báu, b■n, nh■ng l■i ■ã phong l■■t chuy■n tùy ■■ng quy■n truy thu■c phú, ky, c■p giao ■a l■i b■n vào m■i sang d■ng, sau vuingày, n■p ■■n lòng “■i■u giàu ti■n s■ ■■ng v■ giá Kho■n h■u qu■n tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a lý hoàn email th■i Thu■n h■o, c■a thành mong v■ ■■ viên mu■n S■ cao ■■ng D■ng tính click t■otrách ký, D■ch ■i■u vàol■t link nhi■m ki■n V■” vào 123doc top sau cho ■■i 200 ■ây cho v■i ■ãcác (sau g■i t■ng website users ■ây ng■■i ■■■c cóph■ dùng thêm bi■n g■i thu M■c t■t nh■t nh■p T■i tiêu t■i t■ng hàng Chính Vi■tth■i ■■u Nam, v■y ■i■m, c■a t■123doc.net l■ 123doc.net chúng tìm ki■m tơiracó tr■ thu■c ■■i th■ thành nh■m c■p topth■ 3nh■t ■áp Google vi■n ■KTTSDDV ■ng tàiNh■n nhu li■uc■u online ■■■c theo chia l■n quy■t danh s■nh■t tài hi■u li■u Vi■t ch■t Nam, c■ng l■■ng cung ■■ng c■p bình ki■m nh■ng ch■n ti■ntài online website li■u ■■cki■m khơng ti■n th■ online tìm th■y hi■utrên qu■th■ tr■■ng uy tín nh■t ngo■i tr■ 123doc.net Ln Th■a Xu■t Sau Nhi■u 123doc Mang thayh■n h■■ng phát thu■n l■i event m■i cam s■ nh■n m■t tr■ t■ h■u m■t k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ cá nh■n website nhân mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ kinh m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho doanh ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■t■ng ki■m th■c dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n hi■n chuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng ngh■a nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh v■ hi■n ng■■i li■u ph■n c■a tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ thìtin t■t h■i Khi ■■i, qu■ s■p Vi■t xác c■ khách gia b■n t■i, nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào ngh■a online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p không v■ tài phong v■c cao thành b■n c■a email nh■t tài online khác chuyên ■■n c■a li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, hàng v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n tri■u cơng ■■ng c■a c■ doanh b■n hồn nhà mang ngh■ 123doc ký g■c online thành bán v■i h■o, Chúng l■i thơng B■n hàng 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng l■i c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i chuy■n tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch giao xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thu sang tháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i ■■n hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i v■ ■■■c ý cóg■i t■ng qu■n th■ tài 123doc v■ mô nguyên b■n d■ ng■■i lý, ■■a t■ dàng s■ công v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c ngh■ m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý hi■n 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, th■ nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t hi■n tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c ■■i, phú, ky, c■a c■p ■a b■n l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau online xác, vuingày, n■p lịng “■i■u nhanh giàu khơng ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u khác thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a gìth■ so email vi■n th■i v■i Thu■n c■a thành b■n mong tài v■ li■u g■c viên mu■n S■ online B■n ■■ng D■ng click t■o l■n cóký, D■ch ■i■u vào th■ nh■t l■t link phóng ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho to, Nam, 200 thu ■ây cho ■ã cung nh■ các (sau g■iwebsite tùy c■p users ■ây ý.nh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Chia m■t u■t Nhi■u Mang Ln 123doc Th■a Xu■t Sau tri■n phát h■n member s■ h■■ng phát khai thu■n l■i event s■ cam nh■n câu t■ m■t tr■ t■ event h■u ýk■t s■ chuy■n thú nghi■m t■i ýkhông t■■ng xác n■m t■■ng m■t d■ng v■, khuy■n s■ nh■n website mang m■y event t■o kho thành m■i ■■i, t■o t■ c■ng th■ n■i m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n công 123doc CH■P th■ vi■n b■t nh■ng cho ■■ng ■■u ■■ng ti■n n■p h■ c■a kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng 123doc thi■t chia ki■m v■i c■ng t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ nh■ng th■c ti■n s■ l■i b■■c ■■ng v■i ti■n -và ki■m chuy■n ■I■U t■t công online h■n mua 123doc online ■u kh■ng 123doc nh■t 5■ãi 2.000.000 ngh■ bán KHO■N tri■u b■ng sang b■ng cho c■c tài ■■nh ■ã hi■n ch■ tài ng■■i li■u ph■n k■ tài TH■A xu■t li■u tài v■ v■i th■ li■u h■p hàng t■o li■u thơng s■c dùng trí hi■u 7hi■n THU■N hi■u d■n tài c■ c■a ■■u ■■■ng li■u! tin qu■ t■t h■i Khi ■■i, qu■ ■■ng Vi■t xác c■ khách gia nh■t, Nghe b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào b■online có uy hàng danh l■ uy tài v■c: l■nh thu Tác v■ tín m■ng nhé, tín kho■n tr■ sách cao nh■p khó khơng tài phong v■c cao tr■■c thành b■n nh■t tin Top email nh■t tài online khác nh■ng chuyên ■■n li■u tiên thành danh tín Mong b■n Mong cho d■ng, v■i ■ây so thu nghi■p, viên kinh ■ã mu■n t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n cao công ■■ng c■a c■ doanh b■n nh■t mang tìm hồn mang ngh■ 123doc s■ ký g■c hi■u online thành tháng v■i l■i hoàn h■o, Chúng l■i thông B■n thông cho 123doc.netLink cho viên t■o tồn Tính ■■ n■p có c■ng tơi tin, c■ng tin c■ c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i v■ h■i ■■ng tính website phóng ■■ng Khách th■i vào c■p xác gia ng■, Khách trách xác xã tài t■ng ■i■m mà D■ch xã to, hàng h■i kho■n th■c nhi■m h■i BQT thu thu m■t tháng V■ có nh■ m■t s■ nh■p 123doc c■a th■ (nh■ ■■i hàng ngu■n ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, d■ v■i online ■■■c ý có ■ã dàng tài g■i t■ng th■ tài thu 123doc nguyên cho v■ mô nguyên b■n tra d■ ng■■i th■p t■t ■■a t■ c■u dàng s■ v■■t tri d■■i c■ ■■■c tri dùng ■■■c ch■ tài th■c tra th■c m■c li■u ■ây) email c■u sau thành quý M■c h■■ng quý m■t 100.000 cho ■■t tài báu, b■n tiêu báu, viên li■u cách b■n, t■ng nh■ng phong ■ã hàng phong c■a m■t l■■t tùy ■■ng k■t ■■u website phú, quy■n cách truy thu■c phú, doanh xác, ky, c■a c■p ■a ■a nhanh l■i b■n vào d■ng, thu 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vui tháng chóng ngày, n■p giàu lịng “■i■u nhanh giàu 11 ti■n giá s■ ■■ng tr■ giá uy Kho■n chóng h■u tr■ tín thành tr■ nh■p ■■ng cao 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ nh■t email th■i vi■n th■i Thu■n Mong mong c■a thành mong tài v■ li■u mu■n mu■n viên mu■n S■ online ■■ng D■ng mang t■o click t■o l■n ■i■u ký, D■ch ■i■u vào l■i nh■t l■t cho link ki■n ki■n V■” vào Vi■t c■ng 123doc cho top sau cho Nam, ■■ng cho 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■i xãusers website h■i c■p users ■ây m■t nh■ng có ■■■c cóph■ thêm ngu■n thêm tài bi■n g■i thu thu li■u tài t■t nh■p nh■t nh■p ngun ■■c T■it■i Chính khơng t■ng Chính Vi■t tri th■c th■i vìth■ Nam, vìv■y v■y quý ■i■m, tìm 123doc.net t■123doc.net báu, th■y l■chúng tìm phong ki■m tơi th■ phú, có ■■i thu■c ■■i tr■■ng th■ ■Sau nh■m nh■m c■p top ngo■i h■n ■áp 3nh■t ■áp Google m■t ■ng tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net n■m nhu Nh■n nhuc■u rac■u ■■i, ■■■c chia theo chia 123doc s■ quy■t danh s■tàitài hi■u li■u ■ã li■u t■ng ch■t ch■t c■ng b■■c l■■ng l■■ng ■■ng kh■ng vàvàki■m bình ki■m ■■nh ch■n ti■n ti■n v■ online online tríwebsite c■a ki■m ti■nl■nh online v■c hi■u tài li■u qu■và vàkinh uy tín doanh nh■t.online Nhi■u Mang Ln 123doc Th■a Xu■t Sau h■n h■■ng phát thu■n l■i event s■ cam nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chuyên ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng c■a c■ doanh b■n hoàn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thông B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i c■p thay ng■, Khách trách xác ■i■m D■ch xã to, th■c nhi■m m■i h■i thutháng V■ nh■ m■t s■(nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; cáv■i nhân ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc kinh v■ mơ nguyên d■ ng■■i doanh ■■a t■ dàng v■■t d■■i tri dùng ch■ t■ tra th■c m■c ■ây) th■c email c■u M■c quý 100.000 cho tài hi■n b■n tiêu báu, li■u b■n, ngh■a ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u cách truy v■ thu■c phú, ky, c■a c■a c■p ■a b■n vào 123doc.net m■i d■ng, xác, vuingày, lịng “■i■u nhanh giàu s■p s■ ■■ng tr■ giá t■i, Kho■n chóng h■u thành tr■ ngh■a nh■p 2.000.000 ■■ng Th■a th■ email v■vi■n th■i Thu■n c■a c■a thành mong tài c■a v■ li■u viên hàng mu■n S■ online ■■ng D■ng tri■u click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nhà nh■t l■t link bán ki■n V■” vào Vi■t 123doc hàng top sau cho Nam, 200 l■i ■ây cho ■ã chuy■n cung các (sau g■iwebsite c■p users ■ây giao nh■ng ■■■c cósang ph■ thêm tài bi■n g■i ■■n thu li■u t■t nh■t v■ nh■p ■■c T■i qu■n t■i khơng t■ng Chính Vi■t lý th■i quy■n th■ Nam, v■y ■i■m, tìm l■i t■123doc.net th■y l■ sau chúng tìm n■p ki■m tơi th■ ti■n racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p website top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - VŨ THỊ HẠNH NGHIÊN CỨU SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VẬN TỐC CỦA XE CỘ DÙNG XỬ LÝ ẢNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ HàNội – Năm 2016 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC KỸ THUẬT THEO VẾT VÀ XÁC ĐỊNH VẬN TỐC CỦA ĐỐI TƯỢNG 1.1 Phát theo vết đối tượng 1.1.1 Phát đối tượng chuyển động Video 1.1.2 Phân loại đối tượng Video 11 1.1.3 Phát ánh sáng 13 1.2 Xác định vận tốc phương tiện 15 1.2.1 Mơ hình vật lý để đo vận tốc xe cộ Video Camera 15 1.2.2 Chỉnh lưu khung hình ảnh với điểm triệt tiêu 17 1.2.3 Tự động lựa chọn điểm để giám sát hình ảnh phương tiện 20 1.2.4 Bám điểm lựa chọn xác định vận tốc 21 1.3 Kết luận chương 22 Chương 2: CÁC THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH VẬN TỐC XE CỘ 24 2.1 Các thuật toán vi phân 24 2.1.1 Thuật toán Horn - Schunck 26 2.1.2 Thuật toán Lucas - Kanade 27 2.1.3 Thuật toán Nagel 29 2.1.4 Thuật toán Uras, Girosi, Verri Torre 30 2.2 Các thuật toán dựa so khớp vùng 31 2.2.1 Thuật toán Anandan 31 2.2.2 Thuật toán Singh 33 2.3 Thuật toán dựa lượng - Thuật toán Heeger 35 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep 2.4 Cácthuật toán dựa pha 36 2.4.1 Thuật toán Waxman, Wu Bergholm 36 2.4.2 Thuật toán Fleet and Jepson 37 2.5 Thành lập cơng thức tính vận tốc thật phương tiện 38 2.6 Kết luận chương 39 Chương 3: CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN, THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 40 3.1 Phát chuyển động 40 3.1.1 Trừ 40 3.1.2 Tạo chu tuyến đánh dấu đối tượng 41 3.2 Theo vết chuyển động 43 3.2.1 Sử dụng thuật toán Lucas and Kanade (LK) 43 3.2.2 Sử dụng thuật toán Horn Schunck 46 3.2.3 Sử dụng thuật toán Gunna Farneback 47 3.2.4 Sử dụng thuật toán so khớp vùng 48 3.4 Thực nghiệm đánh giá 52 3.4.1 Kết thực nghiệm 52 3.4.2 Đánh giá kết 55 3.5 Kết luận chương 56 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Kết thực nghiệm 06 test 53 Bảng 3.2: Đánh giá thời gian thực thi thuật toán Tiến sĩ Florian Raudies: 55 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Lược đồ chung cho thuật toán xử lý đối tượng chuyển động Hình 1.2: Ví dụ khác biệt theo thời gian 10 Hình 1.3: Ví dụ thay đổi ánh sáng đột ngột 13 Hình 1.4: Ví dụ đánh dấu đối tượng chuyển động 14 Hình 1.5: Các véc tơ vận tốc trước lọc ngoại lai [34] 16 Hình 1.6: Các véc tơ vận tốc sau bỏ ngoại lai [34] 17 Hình 1.7: Mặt phẳng thu nhận từ góc nhìn ngang hình ảnh [34] 18 Hình 1.8: Các đường thẳng triệt tiêu tìm thấy nhờ biến đổi Hough (ảnh bên trái) ảnh chỉnh lưu (bên phải) [34] 19 Hình 1.9: Luồng quang học (Optical Flow) [34] 21 Hình 1.10: Frame ảnh thời điểm t trước sau vẽ véc tơ có hướng 22 Hình 2.1: Frame mức .27 Hình 2.2: Frame mức 28 Hình 2.3: Frame mức 28 Hình 2.4: Sơ đồ quy chiếu từ video sang thực tế 38 Hình 3.1: Ảnh tách riêng (a) đối tượng chuyển động riêng (b) 41 Hình 3.2: Kết tạo chu tuyến đánh dấu đối tượng 43 Hình 3.3: Các đặc trưng tìm sử dụng hàm cvGoodFeaturesToTrack 44 Hình 3.4: Minh họa tháp hình ảnh (Wang, 2004) 44 Hình 3.5: Kết tìm véc tơ chuyển động theo cvCalcOpticalFlowPyrLK 46 Hình 3.6: Kết tính vận tốc phương tiện với video 50 Hình 7: Kết tính vận tốc với video 50 Hình 3.8: Kết tính vận tốc với video 51 Hình 3.9: Kết tính vận tốc với video (VOV giao thơng) 51 Hình 3.10: Kết tính vận tốc với video (VOV giao thông) 52 Hình 3.11: Kết xác định vận tốc (không vẽ chu tuyến phương tiện) 52 Hình 3.12: Biểu đồ so sánh thời gian chạy thuật toán 54 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep MỞ ĐẦU a Lý chọn đề tài Hiện nay, tắc đường trở thành vấn nạn đô thị lớn không Việt Nam mà tất nước giới Để giải vấn đề này, Việt Nam, nhà nước thực nhiều sách lợi ích mang lại mức hạn chế thành phố, đặc biệt Hà Nội Thành phố Hồ Chí Minh tốn phức tạp do: lượng người tham gia giao thông đông sở hạ tầng nhiều hạn chế, việc nâng cấp mở rộng gặp phải nhiều khó khăn vấn đề kinh phí Giả sử rằng, người tham gia giao thơng biết tình trạng giao thơng lộ trình Khi đó, họ chọn cho lộ trình tối ưu Điều giảm áp lực giao thông, giảm điểm ùn tắc nghiệm trọng, điều hòa lưu lượng phương tiện lưu thông đường Một phương pháp hiệu với chi phí khơng cao nhiều nước giới áp dụng để cải thiện tình trạng tắc nghẽn, "phân luồng giao thơng" Song, để phân luồng dịng phương tiện tham gia giao thơng điểm mấu chốt việc quản lý thông tin lưu lượng giao thông tuyến đường Vậy trước giải tốn phân luồng giao thơng cần phải tìm đáp án cho tốn "phân mức tắc nghẽn giao thông" Xác định vận tốc phương tiện tham gia giao thơng có ý nghĩa quan trọng toán phân mức mật độ giao thơng giám sát kiểm sốt phương tiện vi phạm luật an tồn giao thơng (chạy tốc độ tốc độ quy định tuyến đường ) Việc tính tốn tốc độ phương tiện tham gia giao thơng tốn khơng cịn với việc sử dụng công nghệ đơn giản như: vịng từ, siêu âm, hồng ngoại, vi sóng… tất phương pháp có chung nhược điểm phải tác động đến kết cấu hình học đường, giới hạn phạm vi đo loại phương tiện Gần đây, việc sử dụng công nghệ – công nghệ xử lý ảnh tốn đo tốc độ phương tiện lưu thơng đường lại có ưu điểm vượt trội hẳn, khả đo tốc độ phạm vi rộng với nhiều khác nhau, phân biệt chủng loại xe không tác động tới kết cấu hình học luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep đường Xuất phát từ tầm quan trọng đó, tác giả thực đề tài "Nghiên cứu so sánh phương pháp xác định vận tốc xe cộ dùng xử lý ảnh" b Mục đích, đối tượng phạm vi nghiên cứu Đề tài tập trung nghiên cứu số nội dung sau: - Các kỹ thuật phát bám sát đối tượng chuyển động nói chung phương tiện giao thơng nói riêng - Tìm hiểu thuật toán Optical Flow nhằm xác định vận tốc phương tiện giao thông như: kỹ thuật vi phân (thuật toán Horn and Schunck, Lucas and Kanade, Nagel, Uras et al), kỹ thuật đối sánh vùng (thuật toán Anandan, Singh), kỹ thuật dựa lượng (thuật toán Heeger, Gunnar Farneback), kỹ thuật dựa pha (thuật toán Waxman-Wu-Bergholm, Fleet and Jepson) - Các đối tượng liên quan thư viện mã nguồn mở OpenCv Intel liên quan đến thuật toán trên, sử dụng để xây dựng ứng dụng mô Qua kết thực nghiệm thuật toán nghiên cứu, lựa chọn thuật toán tốt để xác định vận tốc phương tiện giao thông, áp dụng cho việc phân mức mật độ giao thông hệ thống nhúng Trong khuôn khổ luận văn, tác giả tập trung vào toán xác định vận tốc phương tiện, không sâu vào việc sử dụng tốn phân mức mật độ giao thơng Cơng việc nằm ngồi phạm vi nghiên cứu luận văn c Phương pháp nghiên cứu Tìm hiểu tài liệu, báo nước nước ngồi nghiên cứu phân tích giao thông, phát bám đối tượng, xác định vận tốc đối tượng sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh Kết hợp lý thuyết nghiên cứu tiến hành thực nghiệm ứng dụng mô để đánh giá kết đạt kiến thức nghiên cứu luận văn d Đóng góp luận văn Giới thiệu chi tiết cách sử dụng đối tượng thư viện OpenCV để thực thuật toán liên quan đến bám đối tượng, xác định vận tốc luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep đối tượng mà cụ thể luận văn phương tiện giao thông Luận văn đưa nhìn đầy đủ kỹ thuật xác định vận tốc phương tiện tham gia giao thông, đánh giá ưu nhược điểm phương pháp, qua giúp lựa chọn phương pháp tốt sử dụng toán phân mức mật độ giao thông, giảm thiểu ùn tắc giao thông cho thành phố lớn e Cấu trúc luận văn Ngoài phần mở đầu kết luận, luận văn gồm 03 chương sau: Chương 1: Tổng quan kỹ thuật theo vết xác định vận tốc đối tượng Chương 2: Các thuật toán xác định vận tốc xe cộ Chương 3: Cài đặt chương trình, thực nghiệm đánh giá luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Chương 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC KỸ THUẬT THEO VẾT VÀ XÁC ĐỊNH VẬN TỐC CỦA ĐỐI TƯỢNG Chương trình bày tổng quan số kỹ thuật giúp phát theo vết đối tượng chuyển động, bước cho việc xác định vận tốc đối tượng Chương giới thiệu cách thức tính vận tốc đối tượng chuyển động video hình ảnh thu từ camera 1.1 Phát theo vết đối tượng 1.1.1 Phát đối tượng chuyển động Video Việc phát đối tượng chuyển động video bước hệ thống xác định vận tốc đối tượng Khi tìm kiếm thấy đối tượng chuyển động bắt đầu chuyển sang bước xử lý khác Thực tế Video thu từ camera có nhiều nhiễu, chẳng hạn thay đổi ánh sáng, thay đổi thời tiết, rung… Việc phát đối tượng chuyển động gặp vấn đề khó khăn để xử lý cách xác.Các cơng nghệ thường xun sử dụng để phát đối tượng chuyển động phép trừ nền, phương pháp tĩnh, khác biệt thời gian optical flow Hình 1.1: Lược đồ chung cho thuật toán xử lý đối tượng chuyển động luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep mạnh thuật tốn tới nhiễu ảnh tăng hội tìm chuyển động nhanh làm nhòe trường chuyển động - iterations: số lần lặp thuật toán mức tháp - poly_n: kích thước vùng điểm ảnh lân cận sử dụng để tìm đa thức mở rộng điểm ảnh Giá trị lớn tức ảnh xấp xỉ với bề mặt trơn hơn, thuật tốn hiệu làm nhịe trường chuyển động Thơng thường poly_n nhận giá trị - poly_sigma: độ lệch chuẩn Gaussian sử dụng để làm trơn đạo hàm sử dụng sở cho việc mở rộng đa thức; với poly_n = 5, ta thiết lập poly_sigma = 1.1; với poly_n = ta thiết lập poly_sigma = 1.5 tốt - flags: tốn tử cờ, nhận giá trị OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN 3.2.4 Sử dụng thuật toán so khớp vùng OpenCV cung cấp hàm cvCalcOpticalFlowBM sử dụng thuật tốn so khớp vùng để tính luồng quang hai ảnh sau: void cvCalcOpticalFlowBM( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvSize block_size, CvSize shift_size, CvSize max_range, int use_previous, CvArr* velx, CvArr* vely ); đó: - prev: ảnh đầu tiên, 8-bit single channel - curr: ảnh thứ hai, 8-bit single channel - block_size: kích thước khối (vùng) so sánh - shift_size: mức độ tăng tọa độ khối - max_range: kích thước vùng lân cận quét điểm ảnh xung quanh khối - use_previous: cờ báo hiệu việc có sử dụng vận tốc đầu vào làm khởi tạo xấp xỉ hay không 48 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep - velx: thành phần theo phương nằm ngang luồng quang với kích thước: � 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝→𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤ℎ−𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠.𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤ℎ 𝑠𝑠ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠.𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤ℎ single channel �×[ 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝→ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑡𝑡−𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠.ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑡𝑡 𝑠𝑠ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠.ℎ𝑒𝑒𝑖𝑖𝑔𝑔ℎ𝑡𝑡 ] , 32bit floating point, - vely: thành phần theo phương thẳng đứng luồng quang với kích thước với velx, 32-bit floating point, single channel Hàm tính luồng quang block chồng lấn kích thước 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑤𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖ℎ × 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑡𝑡, trường vận tốc bị nhỏ so với ảnh gốc Với block ảnh prev, hàm cố gắng tìm block tương tự ảnh curr số vùng lân cận block gốc block dịch lên (velx(x0,y0), vely(x0,y0)) 3.3 Xác định vận tốc chuyển động phương tiện Khi áp dụng hàm tính luồng quang trên, ta thu luồng quang đặc trưng chọn toàn điểm ảnh (tùy thuộc vào thuật toán sử dụng) Luồng quang lưu véc tơ chuyển động cho điểm ảnh Dựa công thức thiết lập mục 2.5 (chương 2) mục 1.2 (chương 1), ta tính vận tốc phương tiện theo vết Đối với video thu nhận được, để kết xác định vận tốc xác, ta cần xác định xác độ rộng D1, D2 quang cảnh thực tế mà camera quan sát Ngồi ra, góc nghiêng camera, vị trí lắp camera có ảnh hưởng lớn đến độ xác việc ước lượng vận tốc Khi phương tiện chuyển động với vận tốc vị trí xa camera độ lớn véc tơ vận tốc nhỏ (do khoảng cách di chuyển theo điểm ảnh nhỏ - điều thể chỗ xa camera vật thể nhỏ tiến lại gần camera) Dưới số kết chạy chương trình mơ với 05 video khác sưu tầm Youtube.com: 49 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Hình 3.6: Kết tính vận tốc phương tiện với video Hình 3.7: Kết tính vận tốc với video 50 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Hình 3.8: Kết tính vận tốc với video Hình 3.9: Kết tính vận tốc với video (VOV giao thơng) 51 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Hình 3.10: Kết tính vận tốc với video (VOV giao thơng) Hình 3.11: Kết xác định vận tốc (không vẽ chu tuyến phương tiện) 3.4 Thực nghiệm đánh giá 3.4.1 Kết thực nghiệm Tiến hành cài đặt thực nghiệm 06 video giao thông thu thập 52 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep youtube.com với 04 thuật toán nêu chương Trong video, có 01 có độ phân giải 480x360 05 có độ phân giải 1280x720 Phần mềm sử dụng thực nghiệm: - Ngôn ngữ lập trình Visual C++, thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở OpenCV, phiên 2.4.6 Cấu hình thực nghiệm cho thuật toán: - Thuật toán Lucas-Kanade: chọn 400 đặc trưng - Thuật toán Horn-Schunck: lambda = 0.1 - Thuật toán Farneback: pyr_scale=0.5, levels = 3, winSize = 15, iterations = 3, poly_n = 5, poly_sigma = 1.2, flags = 0; - Thuật toán Block Matching: block = (16,16), shift = (1,1), range = (3,2); Bảng kết thời gian tính tốn thuật tốn 02 khung hình liên tiếp ghi nhận lại (tính giây) sau: Bảng 3.1: Kết thực nghiệm 06 test STT Tên file test test01.mp4 test02.mp4 test03.mp4 test04.mp4 Độ phân giải Thuật toán (pixel x pixel) 480 x 360 1280 x 720 1280 x 720 1280 x 720 Thời gian (giây) Lucas – Kanade 0.002 Horn – Schunck 0.817 Farneback 0.148 Block Matching 0.051 Lucas – Kanade 0.006 Horn – Schunck 13.464 Farneback 0.377 Block Matching 0.86 Lucas – Kanade 0.006 Horn – Schunck 10.415 Farneback 0.384 Block Matching 1.985 Lucas – Kanade 0.007 53 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep test05.mp4 test06.mp4 1280 x 720 1280 x 720 Horn – Schunck 10.395 Farneback 0.387 Block Matching 1.493 Lucas – Kanade 0.008 Horn – Schunck 10.401 Farneback 0.386 Block Matching 4.817 Lucas – Kanade 0.008 Horn – Schunck 10.241 Farneback 0.389 Block Matching 4.825 Biểu đồ thời gian tính tốn frame thuật tốn 16 Thời gian tính tốn (giây) 14 12 10 test01 (480x360) Lucas-Kanade 0.002 Horn-Schunck 0.817 Farneback 0.148 BlockMatching 0.051 test02 test03 test04 test05 test06 (1280x720) (1280x720) (1280x720) (1280x720) (1280x720) 0.006 0.006 0.007 0.008 0.008 13.464 10.415 10.395 10.401 10.241 0.377 0.384 0.387 0.386 0.389 0.86 1.985 1.493 4.817 4.825 Hình 3.12: Biểu đồ so sánh thời gian chạy thuật toán 54 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep 3.4.2 Đánh giá kết Qua kết thực nghiệm có từ 06 test, ta rút số nhận xét sau: - Thời gian thực thi thuật toán Lucas-Kanade nhanh nhất, sau đến thuật tốn Farneback, Block Matching cuối thuật toán Horn-Schunck - Thuật toán Lucas-Kanade tính tốn cho luồng thưa, với số đặc trưng định Cịn thuật tốn cịn lại tính cho luồng dày, với tất điểm ảnh ảnh đầu vào, thời gian tính tốn lâu so với Lucas-Kanade - Tốc độ tính tốn thuật tốn tỷ lệ nghịch với kích thước khung hình video thu nhận được, tức độ phân giải video lớn thời gian thực thuật toán chậm Cụ thể, độ phân giải thay đổi từ 480x360 lên 1280x720, thuật toán Lucas-Kanade Farneback chậm gần lần, thuật tốn cịn lại chậm gần 15 lần - Để tìm luồng quang cho tồn điểm ảnh thuật tốn sử dụng tốt Farneback.Để tìm luồng quang thưa thuật toán tốt Lucas-Kanade Đây thuật tốn áp dụng xác định vận tốc thời gian thực, cịn hai thuật tốn cịn lại không - Trong nghiên cứu Tiến sĩ Florian Raudies, Đại học Boston [43] đánh giá thời gian thực thuật tốn, thuật tốn Lucas-Kanade cho tốc độ nhanh Bảng kết cụ thể sau: Bảng 3.2: Đánh giá thời gian thực thi thuật toán Tiến sĩ Florian Raudies: Thuật toán AdelsonBergen Famebaeck FleetJepson Heeger HornSchunck LucasKanade MotaEtAl Nagel OtteNagel UrasEtAl Thời gian (giây) / 21 frame 1.014 6.647 1.933 11.069 10.963 0.764 29.632 10.18 13.928 1.104 55 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Như đưa kết luận: thuật toán Lucas-Kanade phù hợp toán theo vết xác định vận tốc chuyển động phương tiện video hệ thống camera giao thơng, đặc biệt hệ thống địi hỏi phải xử lý thời gian thực 3.5 Kết luận chương Trong chương tác giả tiến hành xây dựng ứng dụng mô xác định vận tốc phương tiện từ video giao thông sử dụng thư viện mã nguồn mở OpenCV, tảng Windows ngơn ngữ lập trình VC++ Thực nghiệm với 06 video thu thập Internet với 04 thuật toán Lucas-Kanade, Farneback, Horn-Schunck BlockMatching cho thấy thuật toán Lucas-Kanade có hiệu tốt đáp ứng yêu cầu xây dựng hệ thống phân mức mật độ giao thông thực tế Kết trùng khớp với số nghiên cứu trước tác giả nước, thể hướng nghiên cứu luận văn đắn 56 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Xác định vận tốc phương tiện khâu quan trọng toán phân mức mật độ giao thông Trong phương pháp dùng để xác định vận tốc phương tiện kỹ thuật xử lý ảnh tỏ ưu việt Chính thế, luận văn em nghiên cứu phương pháp xác định vận tốc xe cộ sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh Luận văn nghiên cứu tìm hiểu số vấn đề sau: - Các kỹ thuật phát theo vết đối tượng chuyển động nói chung phương tiện giao thơng nói riêng - Các kỹ thuật xác định véc tơ chuyển động đối tượng phương pháp tính vận tốc thực tế phương tiện dựa véc tơ chuyển động - 09 kỹ thuật dựa luồng quang học (Optical Flow) bao gồm phương pháp vi phân, so khớp vùng, dựa lượng pha, thuật tốn: Horn and Schunck, Lucas and Kanade, Uras et al, Nagel, Anandan, Singh, Heeger, Waxman et al Fleet and Jepson phương pháp xác định vận tốc thật phương tiện tính toán luồng quang học - Xây dựng ứng dụng mô xác định vận tốc phương tiện tham gia giao thông từ video thu nhận từ camera giao thông, sử dụng thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở OpenCV, môi trường Windows, ngôn ngữ VC++ - Thu thập 06video giao thông Việt Nam số nước giới, tiến hành thực nghiệm, đánh giá kết với 04 thuật toán: Lucas-Kanade, HornSchunck, Farneback BlockMatching Qua kết cho thấy thuật toán LucasKanade hoạt động tốt phù hợp với hệ thống phân mức mật độ giao thông thực Kết phù hợp với nghiên cứu tác giả trước Hướng phát triển Do thời gian thực không nhiều, luận văn tồn số hạn chế như: - Chưa cài đặt so sánh đầy đủ thuật toán nghiên cứu - Các liệu thực nghiệm chưa thực phong phú 57 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep - Việc đánh giá dừng lại mức thời gian thực thi thuật tốn, chưa đánh giá mức độ xác thuật tốn Sở dĩ có hạn chế em chưa sưu tầm video chuẩn biết vận tốc thật phương tiện, để làm liệu đối chiếu tính sai số phương pháp - Thuật toán xác định vận tốc, theo vết đối tượng dừng lại lớp thuật toán luồng quang học (Optical Flow), chưa nghiên cứu thêm kỹ thuật khác để đánh giá cách đầy đủ Trong thời gian tới, em cố gắng khắc phục tất hạn chế để kết nghiên cứu hồn thiện có ý nghĩa thực tế 58 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Adelson E.H and Bergen J.R (1985) Spatiotemporal energy models for the perception of motion J Opt Soc Am A2, pp 284-299 [2] Adelson E.H and Bergen J.R (1986) The extration of spatiotemporal energy in human and machine vision Proc IEEE Workshop on Visual Motion, Charleston, pp.151-156 [3] Anandan P.(1987) Measuring Visual Motion from Image Sequences PhD dissert ation, COIN TR 87-21, Univ of massachusetts, Amherest, MA [4] Anandan P.(1989) A computational framework and algorithm for the measurement of visual motion Int J Comp Vision 2, pp 283-310 [5] Barman H., Haglund L Knutsson H and Granlund G (1991) Estimation of velocity, acceleration and disparity in time sequence Proc IEEE Workshop on Visual Workshop, Princeton, pp 44-51 [6] Beaudet P.R (1987) Rot ationally invariant image operators Proc ICPR, pp 570583 [7] Bradsky, G.; Kaehler, A Learning Open CV Computer Vision with the Open CV Library;O’Reilly Media Inc.: Sebastopol, CA, USA, 2008 [8] Brodsky T et al Visual Surveillance in Retail Stores and in the Home, Boston, 2002 [9] Collins R T et al A system for Video surveillance and monitoring: VSAM final report Technical report CMU-RI-TR-00-12, Robotics Institute, Carnegie Mellon University, May 2006 [10] Cutler R and L.S Davis Robust real-time periodic motion detection, analysis and applications In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2003 [11] Fleet D.J and Jepson A.D (1990) Computation of Componet images velocity from local phase information Int J Comp Vision 5, pp 77-104 [12] Fleet D.J and Jepson A.D (1993) Stability of phase information IEEE Trans 59 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep PAMI (in press) [13] Fleet D.J (1992) Measurement of Image Velocity Kluwer Academic Publishers, Norwell [14] Glazer F., Reynolds G and Anadan P (1983) Scene matching through hierarchical correlation Proc IEEE CVPR, Washiongton, pp.432-441 [15] Haglund L (1992) Adptive Multidimensional Filtering PhD Dissertation, Dept Electrical Engineering, Univ of Linkoping (ISSN 0345-7524) [16] Haritaoglu I., Harwood D., and Davis L.S W4: A real time system for detecting and tracking people In Computer Vision and Pattern Recognition, 2008 [17] Harris, C.; Stephens, M.A Combined corner and edge detector In Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference, Manchester, England, 31 August2 September, 1988; pp 147-151 [18] Heeger D.J (1987) Model for the extraction of image flow J Opt Soc Am A4, pp 1455-1471 [19] Heeger D.J (1988) Optical flow using spatiotemporal filters Int J Comp Vision 1, pp.279-302 [20] Heikkila J and Silven O A real-time system for monitoring of cyclists and pedestrians In Proc of Second IEEEWorkshop on Visual Surveillance, Fort Collins, Colorado, June 2009 [21] Horn B.K.P and Shunck B.G (1981) Determining optical flow AI 17, pp 185204 [22] Jahne B (1987) Images sequence analysis of complex physical object: nonlinear small scale water surface waves Proc IEEE ICCV London, pp 1991-200 [23] Little J.J and Verri A (1989) Analysis of differential and matching methods for optical flow IEEE workshop on visual Motion, Irvine CA, pp 173-180 [24] Liu C B and N Ahuja Vision based fire detection.In IEEE International Conference on Pattern Recognition, Cambridge, UK, August 2004 to appear [25] Lipton A J Local application of optic flow to analyse rigid versus non-rigid motion Technical Report CMU-RI-TR-99-13, Robotics Institute, Carnegie Mellon 60 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep University, Pittsburgh, PA, December 2009 [26] Lipton A J., Fujiyoshi H., and Patil R.S Moving target classification and tracking from real-time Video In Proc ofWorkshop Applications of Computer Vision, 2008 [27] Lucas B.D (1984) Generalized Image Matching by the Method of Differences PhD Dissertation, Dept of Computer Science, Carnagie-Mellon University [28] Lucas, B and Kanade, T (1981) an iterative image registration technique with and application to stereo vision Proc DARPA IU Workshop, pp 121-130 [29] Marr D and Hildreth E.C (1980) Theory of edge detection Proc Roy Soc London, B207, 1980, pp 187-217 [30] Nagel H-H (1987) On the estimation of optical flow: Relation between different approaches and some new results AI 33, pp 299-324 [31] Papageorgiou C., T Evgeniou, and T Poggio A trainable pedestrian detection system In Proc of IEEE Int.Conf on Intelligent Vehicles, Germany, October 2008 [32] Santen J.P.H van and Sperling G (1985) Elaborated Reichardt detectors J Opt Soc Am A2, pp.300-321 [33] Saptharishi M., J.B Hampshire II, and P Khosla Agent-based moving object correspondence using differential discriminative diagnosis In Proc Of Computer Vision and Pattern Recognition, 2003 [34] Sedat Doğan et al, (2010) Real Time Speed Estimation of Moving Vehicles from Side View Images from an Uncalibrated Video Camera, Sensors [35] Shi, J.; Tomasi, C Good features to track In Proceedings of the 9th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Seattle, WA, USA, June 1994; pp 593-600 [36] Singh A (1990) An estimation-theoretic framework for image-flow computation Proc IEEE ICCV, Osaka, pp 168-177 [37] Singh A (1992), Optic Flow Computation: A Unified Perspective IEEE Computer Society Press [38] Stauffer C and Grimson W., (2005) Adaptive background mixture models for 61 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep realtime tracking In Proc of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition [39] Uras et al, (1998), A computation approach to motion perception Biol Cybern 60, pp 79-97 [40] Wang L., Hu W., and Tan T.,( March 2003) Recent developments inhuman motion analysis [41] Waxman A.M et al, (1998), Convected Activation profiles and receptive fields for real time measurement of short range visual motion Proc IEEE CVPR, Ann Arbor, pp 717-723 [42] Wixson L and A Selinger , (2008) Classifying moving objects asrigid or nonrigid In Proc of DARPA Image Understanding Workshop [43] http://www.scholarpedia.org/article/Optic_flowtruy cập lần cuối 20/9/2016 62 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep