- 24 - TÓM TẮT KHOÁ LUẬN Đề tài: PHÁT HIỆN,PHÂNLOẠIVÀTHEODÕIĐỐITƯỢNGCHUYỂNĐỘNGTRONGHỆTHỐNGGIÁM SÁT THÔNG MINH Sinh viên: Trần Nguyên Khải La Tuấn Dũng Nguyễn Thị Lan Hương Cán bộ hướng dẫn: PGS-TS. Nguyễn Văn Vỵ 1. Giới thiệu Hệthốnggiám sát thông minh đang là bài toán thu hút nhiều sự quan tâm và nghiên cứu trong những năm gần đây. Phát hiện,phânloạivàtheodõiđốitượngchuyểnđộng là các quá trình c ơ bản trong quá trình xử lý hình ảnh – cốt lõi của hệthốnggiám sát thông minh bằng hình ảnh. Các quá trình này có quan hệ mật thiết với nhau, quyết định hiệu quả, tính chính xác của hệthốnggiám sát thông minh. Trong khóa luận tốt nghiệp này chúng tôi tập trung trình bày quá trình xử lý hình ảnh qua việc thực hiện giải quyết ba bài toán: phát hiện,phânloạivàtheodõiđốitượngchuyển động. Chúng tôi đề xuất hướng giải quyết các bài toán bằng các phương pháp, thuật toán khác nhau từ đó đưa ra đánh giá cho từng bài toán cụ thể. Đồng thời, chúng tôi thiết kế và xây dựng thành công module giải quyết được hai bài toán phát hiện vàtheodõiđốitươngchuyển động. Từ đó, chúng tôi tiến hành thực nghiệm để đưa ra đánh giá khách quan nhất cho các khối xử lý hình ảnh trong một hệthốnggiám sát thông minh. Một hệthốnggiám sát thông minh bằng hình ảnh là một tập hợp các bài toán nhỏ. Nhìn một cách t ổng quan: - Đầu vào của hệthống sẽ là hình ảnh thu được tại các điểm quan sát - Đầu ra của hệthống sẽ là các thông tin về chuyển động, hành vi, lớp… của các đốitượng được giám sát. 2. Cơ sở lý thuyết Việc xử lý của hệthốnggiám sát thông minh bằng hình ảnh tóm lại có thể hiểu là việc phân tích và xử lý hình ảnh video qua việc giải quyế t các bài toán sau: Bài toán 1: Phát hiện các đốitượngchuyểnđộng là bước cơ bản đầu tiên trong bài toán phân tích hình ảnh video, công việc này khái quát lại đó là việc tách các các đốitượngchuyểnđộngtrong từ các hình ảnh nền của các đốitượng đó. Phương pháp thường được sử dụng trong bài toán này đó là: phương pháp trừ ảnh nền, các phương pháp dựa trên thống kê, phương pháp chênh lệch tạm thời, và các phương pháp dựa trên luồng thị giác. Bài toán 2: Phân lớp đốitượng là công việc phânloại ra các lớp đốitượng đã được tìm ra theo các lớp đã được định nghĩa trước như: Lớp người, lớp phương tiện, lớp động vật,… Đây là bước cần thiết để có thể tiếp tục phân tích các hoạt động của chúng. Hiện tại có hai hướng chính tiếp cận để giải quyết bài toán này đó là: Hướng tiế p cận dựa trên hình dáng của các vết và hướng tiếp cận dựa trên chuyểnđộng của các đối tượng. Hướng tiếp cận dựa trên hình dáng của đốitượng hoàn toàn dựa vào các tính chất 2D của các vết tìm được, trong khi đó hương tiếp cận dựa trên chuyểnđộng của đốitượng dựa trên các tính chất chuyểnđộng của đốitượngtheo thời gian. Bài toán 3: Theodõiđốitượng đó là công việc đưa ra một chuỗi các hành vi của đốitượng chuyểng độngtrong một thời gian từ các khung hình thu được. Thủ tục này đưa ra các thông tin về đốitượng được theodõi như đường đi của đối tượng, tốc độ hay hướng chuyểnđộng của đối tượng. Từ đó có thể dự đoán được hành động của các đốitượngvà mô tả được hành động của chúng. Đầu vào của quá trình này đó là các đầu ra các quá trình tìm vàphân lớp đốitượngchuyển động. 3. Phương pháp giải quyết Bài toán phát hiện đốitượng sử dụng phương pháp tích hợp các mô hình ảnh nền để phát hiện đốitượng chuyển động. Cụ thể: Mô hình trừ ảnh nền tương hợp, Mô hình chênh lệch tạm thời và mô hình phân tán Gausse. - 25 - Bài toán phânloạiđốitượng sử dụng phương pháp phânloạiđốitượng dựa trên đặc trưng hình chiếu của đối tượng. Bài toán theodõiđốitượngchuyểnđộng sử dụng kết hợp các thuật toán Kalman Filter, Mean – Shift và SSD. 4. Thực nghiệm Trong quá trình nghiên cứu và phát triển vấn đề phát hiện,phânloạiđốitượngchuyểnđộng chúng tôi đã thực hiện cài đặt và tiến hành thự c nghiệm nhằm nghiên cứu và minh họa trực quan bài toán xử lý hình ảnh tronghệthốnggiám sát. Ngoài việc thiết lập cơ sở dữ liệu thực nghiệm chúng tôi thực hiện các thực nghiệm chính sau: Thực nghiệm về việc áp dụng các thuật toán xử lý khác nhau cho module phát hiện đốitượng chuyển động Thực nghiệm module phát hiện đốitượng chuyển độngtrong các môi trường giám sát theodõi khác nhau Thực nghiệm theodõi đố i tượng cụ thể: thực nghiệm chính xác hóa đối tượng, xử lý nhập nhằng giữa các đốitượngchuyểnđộngvà thực nghiệm vẽ đường đi của đốitượngchuyển động. 5. Kết luận Chúng tôi đã : Nghiên cứu tổng quan về bài toán giám sát và các vấn đề đặt ra tronghệthốnggiám sát thông minh Trình bày một số kỹ thuật giải quyết vấn đề, đề xuất ra giải pháp trên cở sơ vận dụng và hoàn thiện các phương pháp đã có cho vấn đề dặt ra Cài đặt và thực nghiệm giải quyết hai bài toán phát hiện đốitượng chuyển độngvàtheodõiđốitượngchuyển động. Đưa ra so sánh và đánh giá cho các phương pháp được lựa chọn. Hạn chế: Bên cạnh những kết quả đạt được, còn có những vấn đề hạn chế, đ ó là: Chưa xây dựng hoàn thiện một hệthốnggiám sát thông minh, chúng tôi mới giải quyết được khâu cốt lõi của hệthống đó là xử lý hình ảnh giám sát. Điều kiện quan sát, thiết bị kỹ thuật có ảnh hưởng đến đầu vào bài toán nên những kết quả đạt được vẫn chưa đạt được tốt nhất. Hướng phát triển trongtương lai: Hoàn thiện lại module phát hiện vàtheodõiđốitượng chuy ển động. Đồng thời xây dựng module phânloạiđốitượng hướng đến hoàn thiện toàn bộ hệthốnggiám sát thông minh. Tích hợp quá trình xử lý hình ảnh giám sát vào hệthốnggiám sát thông minh, cụ thể là: Bài toán giám sát giao thông. Nghiên cứu và cải tiến các kỹ thuật giải quyết bài toán nhằm đạt được hiệu quả và tính chính xác cao nhất 6. Tài liệu tham khảo [1] Yi˘githan Dedeo˘glu. Moving object detection, tracking and classification for smart video surveillance. [2] Zhiwei Zhu, Qiang Ji, Kikuo Fujimura. Combining Kalman Filtering and Mean Shift for Real Time Eye Tracking Under Active Illumination. 2002. . module phát hiện đối tượng chuyển động Thực nghiệm module phát hiện đối tượng chuyển động trong các môi trường giám sát theo dõi khác nhau Thực nghiệm theo dõi. - 24 - TÓM TẮT KHOÁ LUẬN Đề tài: PHÁT HIỆN, PHÂN LOẠI VÀ THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRONG HỆ THỐNG GIÁM SÁT THÔNG MINH Sinh viên: Trần Nguyên