Với kết cấu nội dung gồm 3 chương, tóm tắt luận văn Thạc sỹ Kinh tế Xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua Camera trình bày tổng quan vận tốc đối tượng chuyển động qua Camera, phân tích thiết kế hệ thống, cài đặt và kết quả vận tốc đối tượng chuyển động qua Camera. Đây là tài liệu tham khảo hữu ích của các bạn chuyên ngành Kinh tế.
-2- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Với phát triển nhanh chóng loại máy móc đại máy ảnh số, máy quay số, máy vi tính, điện thoại động lượng thơng tin người thu đưới dạng hình ảnh lớn Để lượng NGUN VĂN TRUNG thơng tín trở nên có ích người cần có thao tác đề tiến hành xử lý từ tạo điều kiện cho phát triển khơng ngừng kỹ thuật xử lý hình ảnh Xử lý ảnh công nghệ ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực đời XÁC ĐỊNH VẬN TỐC DOI TUONG CHUYEN DONG QUA CAMERA sống xã hội Không dừng lại việc xử lý vết nhèo, tái chế phục hồi ảnh cũ (Hình 1), ngày cơng nghệ xử lý ảnh mang lại tiến vượt bậc nhận dang vân tay, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đối tượng v.v kết hợp với lĩnh vực trí Chun ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01 tuệ nhân tao Bên cạnh đó, hệ thống camera quan sát ngày sử dụng cách rộng rãi với mục đích trợ giúp cảnh sát, người tham gia giao thơng điểm nút giao thơng, từ phát người vi phạm Hằm đường ngày phố biến nước ta, có vai trị lớn việc tích kiệm chi phí an tồn cho người tham gia giao thơng Do đặc TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT thù hầm đưới lòng đất nên việc quản lý xe qua lại khó khăn Nên việc cảnh sát giao thơng xử lý xe vi phạm trực tiếp hầm Người hướng dẫn khoa học: TS Huỳnh Hữu Hưng Vì việc xác định vận tốc xe dựa vào video ghi lại phục vụ cho việc xử lý quản lý xe vi phạm tốc độ chậm hằm đường điều cần thiết Mục tiêu va nhiệm vụ nghiên cứu Đà Nẵng - Năm 2012 Mục đích đề tài nhằm nghiên cứu thuật tốn phát theo vết, từ tính toán vận tốc đối tượng chuyển động từ đữ liệu -3- -4- video, làm sở để xây dựng hệ thống xác định vận tốc đối tượng tham gia giao thơng e Tiến hành phân tích cài đặt: thuật toán trừ để phát chuyển động, thuật toán phát theo vết đối tượng - Xác định đối tượng giao thông chuyên động chuyển động từ liệu video, từ xác định vận tốc đối - Dò vết ước lượng vận tốc sử đụng phương pháp optical flow tượng chuyền động - Tạo tiền đề cho việc xác định vận tốc đối tượng vi phạm, làm chứng cho việc xử lý vi phạm, góp phần nâng cao ý thức chấp hành tham gia giao thông người dân s _ So sánh đánh giá kết đạt Kết dự kiến - Nắm vững cài đặt thành cơng thuật tốn: phát chuyển Bên cạnh đề tài cịn mong muốn giúp cho mợi người có động phương pháp trừ nền, truy vết đối tượng phương nhìn tồn điện vai trò khả ứng dụng công nghệ xử pháp phân mảnh vùng (region based segmentation), từ xây dựng lý ảnh vào thực tế đời sống xã hội thành cơng chương trình xác định vận tốc đối tượng chuyển động Đối tượng phạm vỉ nghiên cứu -Tạo bảng so sánh kết quả, độ xác phương - Đấi tượng nghiên cứu pháp phát theo vết đối tượng chuyền động dựa tập Trong luận văn này, đữ liệu xử lý đoạn video có sẵn quay từ camera tĩnh ghi lại với chuẩn AVI (Audio Video video có sẵn Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận văn -Về mặt lý thuyết Interleave) - Phạm nghiên cứu ¢ Phạm vi nghiên cứu đề tài liên quan đến lĩnh vực xử lý ảnh số tế thông qua việc sử phần mém Matlab Ứng dụng thành công công nghệ xử lý ảnh vào thực e _ Tạo tiền đề cho nghiên cứu tương lai Phương pháp nghiên cứu -Về mặt thực tiễn - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết e _ Giúp giảm công sức, tăng hiệu việc xác định đối ® _ Tìm hiểu cách lập trình với Matlab tượng phạm tốc độ tham gia giao thơng s _ Tìm hiểu phương pháp trừ nén (background subtraction) dé cau ) phát chuyển động se Tìm hiểu phương e pháp phân mảnh vùng(region based segmentation) dé dd vét đối tượng ¢ Tìm hiểu phương pháp xác định vận tốc đối tượng chuyên động sử dụng camera calibration - Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm (qua ham, Dé tai cd tmg dung hệ thống chăm sóc sức khỏe xác định hành vi té ngã người bệnh Bố cục luận văn Nội dưng luận văn chia thành phần sau: Mở đầu Chương 1: Nghiên cứu tông quan -5- -6- Tổng quan camera số, video, kỹ thuật phát theo vết đối tượng video số nhằm giúp hiểu rõ kỹ thuật phát chuyển động, theo vết đối tượng, phương pháp hiệu CHUONG 1: NGHIEN CUU TONG QUAN 1.1.TONG QUAN VE CAMERA SO Chương 2: Phân tích thiết kế hệ thống 1.1.1 Khái niệm Camera số Camera thiết bị ghi hình ghi lại hình ảnh Phân tích thiết kế hệ thống để xây dựng chức khoảng thời gian lưu trữ liệu hình ảnh chỉnh camera (camera calibration) chương trình Chương 3: Cài đặt kết Cài đặt chương trình, kết minh họa ràng buộc chương trình Kết luận hướng phát triển Kết luận, phạm vi ứng dụng, hạn chế chương trình hướng phát triển tương lai 1.1.2 Phân loại Camera Có cách phân loại Camera Cách1: Phân loại theo kĩ thuật hình ảnh Cách 2: Phân loại theo kĩ thuật đường truyền Cách 3: Phân loại theo tính sử dụng 1.1.3 Hệ thống camera quan sát Hệ thống camera giúp cho nhà quản lý kiểm sốt Phụ lục công việc cách chặt chẽ hơn, tiết kiệm Trình bày việc thiết lập mơi trường cho việc lập trình với hình ảnh doanh nghiệp chuyên nghiệp, đại Matlab bảng thống kê kết phí làm cho 1.2 TONG QUAN VE VIDEO 1.2.1 Khái niệm Video Thuật ngữ video đùng để nguồn thơng tin hình ảnh trực quan (pictorial visual information), bao gồm chuỗi ảnh tĩnh (still image) liên tiếp nhau, xếp theo chiều thời gian 1.2.2 Video số 1.2.2.1 Tín hiệu video số Tín hiệu video số lưu trữ dạng số, chúng lây mẫu lượng tử hóa 1.2.2.2 Uu nhược điểm video số - Un diém Với tín hiệu số, ta khơng cần phải chuyển đổi tín hiệu tín hiệu Ngồi ra, cịn chỉnh sửa, tạo hiệu -8ứng tín hiệu video số Ý tưởng phương pháp pixel mơ hình - Nhược điễn nền, tập cluster với tâm giới hạn không gian màu Nhược điểm viđeo số địi hỏi khối lượng lưu trữ lớn xây dựng nhằm thẻ phân bố pixel không băng thơng rộng đề truyền tải gian màu Mỗi cluster gợi codeword, tập cluster 1.2.2.3 Chuẩn video số A VI vị trí pixel gợi codebook 1.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP TRỪ NÊN PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG 1.3.6 Đánh giá kết luận 1.3.1 Tổng quan phát đối tượng Phát đối tượng chuyển động video tốn nghiên cứu rộng rãi có nhiều ứng dụng sống Để so sánh phương pháp trừ nền, ta tiến hành thử nghiệm 40 mẫu video khác kích thước, ánh sáng, độ rung camara, độ dịch chuyển cla nén, v.v Dựa vào kết việc phát chuyển động phương 1.3.2 Giới thiệu phương pháp trừ pháp trừ video mẫu ta kết luận rằng: Trong Ý tưởng chung phương pháp trừ là: Đẻ phát phương pháp trừ đề cập phương pháp Running đối tượng chuyển động viđeo phải có Gaussian Average luén cho kết với độ xác cao tốc độ xử lý mơ hình (background model) Mơ hình cố thể học phương pháp nhanh Tuy nhiên xét tốc độ xử lý qua nhiều frame ảnh bị thay đổi, ngược lại ta chọn phương pháp Frame Difference tốn thời gian xử lý Với phương có sẵn khơng bị thay đổi Sau đó, ta đùng mơ hình pháp Codebook độ xác phương pháp phụ thuộc vào số để so sánh với frame ảnh kết ta nhận biết ảnh chợn để học bị ảnh hưởng độ sáng kết đâu phần nẻn, đâu phần chuyển động khơng xác số trường hợp 1.3.3 Frame Difference Ý tưởng phương pháp Frame Difference đối tượng chuyển động phát dựa khác biệt hai Từ lý ta áp dụng phương pháp trừ Running Gaussian Average Frame Difference để phát đối tượng chuyển động file video lưu từ camera quan sát frame ảnh liên tiếp với ngưỡng chọn trước tùy vào tình cụ thẻ 1.3.4 Running Gaussian Average 1.4 PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH CAMERA Phuong phap Wren, Azarbayejani, Darrell va Pentland dua vào năm 1997 Phương pháp đặt phân phối Gaussian G(J, ø) lên biến thiên giá trị pixel đoạn video 1.3.5 Codebook 1.4.1 Tổng quan hiệu chỉnh camera Hiệu chỉnh camera bước hương tới tính tốn thị giác máy tính Mặc đủ vài thơng tin từ ngữ cảnh đo lấy từ camera không hiệu chỉnh, việc hiệu chỉnh cần thiết thông tin hệ đo yêu câu -9- -10- 1.4.1.1 Phân loại Theo vết đối tượng giám sát thay đổi theo không gian - Hiệu chỉnh camera phân loại dựa theo nhiều tiêu chí khác thời gian đối tượng suốt chuỗi video vị trí, kích thước hình đáng đối tượng - Chúng ta phân loại dựa vào phương phương pháp đo 1.5.2 Phương pháp Region Segmentation 1.5.2.1 Giái thiệu vùng (Region) đạc sử đụng để ước tính thơng số mơ hình camera: ® _ Kĩ thuật tối ưu khơng tuyến tính (non linear optimization) Vùng (region) xử lý ảnh nhóm điểm ảnh liên kết e _ Những kĩ thuật tuyến tính mà việc tính tốn chuyển đổi ma với có thuộc tính ® - Những kĩ thuật bước (two-step) nhiều Ảnh phân chia thành nhiều vùng, trận 1.4.1.2 Các phương pháp hiệu chỉnh camera Sự phân chia vùng thường thực cách sử dụng Phương pháp hiệu chỉnh camera phụ thuộc vào mơ hình dùng để ước lượng hành vi camera Những mơ hình tuyến tính Hall giá trị xám (gray values) điểm ảnh Báng 1 Báng so sánh bai hướng tiếp cận tham số mơ hình camera Tuy nhiên, phương pháp Region based hiệu chỉnh camera phi tuyến tính như: Faugeras-Toscani với biến dạng, Tsai Weng; sử dụng kĩ thuật hai bước Đường 1.4.2 Đánh giá kết luận Độ xác vùng ảnh phương pháp phi tuyến tốt phương pháp hữa tuyến Tuy nhiên thời gian thực phương pháp hữa tuyến thấp kết luận trên, để tăng độ xác hiệu chỉnh camera, thuận tiện phát triển toán sử dụng Matlab, ta chọn cơng cụ camera calibration toolbox [7], mà tích hợp nhiều phương pháp hiệu chỉnh [6] thích hợp để phát triển toán 1.5 CAC PHUONG PHAP THEO VET DOI TUONG 1.5.1 Téng quan vé theo vét déi twong Gồm hai phương pháp tiếp cận phô biến: Region-based, Edge Detection Faugeras-Toscani, sử đụng phương pháp bình phương it để thu Từ mà liên quan đến đối tượng, phần đối tượng, biên đóng Edge detection (closed | Biên khơng cần thiết phải đóng boundaries) Tinh tốn dựa tương đồng Tính tốn dựa khác biệt 1.5.2.2 Region-based segmentation Mục tiêu phân khúc để phân vùng hình ảnh vào khu vực Khi đối tượng di chuyển phân đoạn, khu vực điểm ảnh gán cho đối tượng khả dụng Khu vực theo dõi sử dụng phương pháp tiếp cận cross-correlation Vị trí khu vực khung xác định Một đối tượng chuyển động thường tương Ứng với khu vực theo đối -11Sự kết hợp số khu vực cho đối tượng sau thực mức độ trừu tượng cao -12Có nhiều phương pháp đưa đẻ xác định vận tốc đối tượng chuyền động, nhiên vấn đề nhiều phức tạp cần nghiên cứu lâu dài Trong luận văn này, ta giới thiệu phương pháp sau: - Phương pháp 1: Xác định vận tôc dựa vào phương pháp luồng 1.5.2.3 Các hàm dùng phân vùng Mablab Hàm bwconncomp ding dé tìm thành phần liên kết file ảnh nhị phân Bwlabel hàm dùng đề gán nhãn thành phần kết nói file ảnh nhị phân 1.6 BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH VẬN TỐC ĐỐI TƯỢNG CHUYÊN ĐỘNG QUA CAMERA 1.6.1 Xác định vận tốc đối trợng chuyển động 1.6.1.1 Giới thiệu Xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua camera bước quan trọng phát triển ứng dụng thị giác máy tính Nó có nhiều ứng dụng nhiều lĩnh như: - Giao thông vận tải - Hệ thống chăm sóc sức khỏe - Công nghiệp sản xuất tự động 1.6.1.2 Các phương pháp xác định vận tốc Hiện có nhiều phương pháp xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua camera Tuy nhiên, phương pháp trải qua bước sau: - Bước 1: Phát dị vết đối tượng chuyển động - Bước 2: Xác định đỗi tượng chuyển động mục tiêu - Bước 3: Tính vận tốc đối tượng mục tiêu quang hoc (optical flow) - Phương pháp 2: Xác định vận tốc đối tượng chuyển động dựa vào phương pháp trừ kết hợp với phân mảnh vùng [8] 1.6.1.3 Xác định vận tốc dựa vào phương pháp luằng quang học (Optical flow) Phương pháp luồng quang học dùng để tính tốn hướng chuyển động đối tượng đo lường vận tốc đối tượng - Các bước để tính tốn khác biệt luỗng quang học: « Bước 1: Đo lường đạo hàm cường độ theo không gian thời gian s® Bước 2: Tích hợp vận tốc chuẩn (normal) vào vận tốc toàn thể - Các điều kiện ràng buộc phương pháp: e Tất đối tượng cảnh có định, khơng có thay đối hinh dang e - Đối tượng chuyển động mặt phẳng (2D), nghĩa tọa độ (OZ) hang sé - Uu điểm phương pháp là: e - Đơn giản, số lượng tính tốn se _ Tính tốn điều kiện thuật tốn đem lại kết tính vận tốc với độ xác cao, tỉ lệ sai số thấp - Nhược điểm phương pháp: -13¢ Khơng thích hợp tính tốn vận tốc mơi trường -14- 1.6.2 bên ngồi, đối tượng có hình đạng © _ Phương pháp cho kết tốt đối tượng chuyên động mặt phẳng, đối tượng chuyển động theo chiều sâu, Đánh giá kết luận Từ kết nghiên cứu trên, ta nhận thấy phương pháp xác định vận tốc có độ xác cao, đơn giản đễ áp đụng Tuy nhiên, phương pháp nhiều hạn chế như: phương pháp có tác dụng - Chỉ xác định vận tốc đối tượng chuyển động mặt phẳng 1.6.1.4 Xác định vận tốc dựa phương pháp trừ phân mảnh vùng ảnh - Độ xác giảm đối tượng chuyển động theo quỹ đạo phức tạp Phương pháp dùng dé xác định vận tốc đối tượng chuyển động Để khắc phục nhược điểm trên, Luận văn nghiên cứu thông qua đoạn video đựa hai kĩ thuật trừ phân mảnh phương pháp hiệu chỉnh camera kết hợp với phương pháp trừ vùng phân mảnh vùng ảnh đẻ xác định tọa độ đối tượng chuyên động qua - Phương pháp: Phương pháp trừ phân mảnh vùng đề cập phần lý thuyết mục - Các điều kiện ràng buộc phương pháp: ¢ Nền khơng thay đổi e - Đối tượng chuyển động mặt phẳng không theo chiều sâu ® - Các đối tượng khơng chồng lên - Ưu điểm phương pháp: ® - Xác định vận tốc nhiều đối tượng lúc s - Đơn giản, lỗi hiệu đối tượng -Nhược điểm phương pháp: ¢ Phương pháp hiệu đối tượng chuyển động theo chiều xâu ® Chưa xác định đối tượng nhiều đối tượng chuyển động chồng lên e Tính vận tốc trung bình chưa quy đổi tọa độ thực nên độ xác chưa cao tọa độ thực từ đố nâng cao độ xác việc tốc độ - l6 - -15- - Đầu ra: Tọa độ trợng tâm đối tượng chuyển động -Thuật tốn xử lý trình bày sau: CHUONG 2: PHAN TICH THIET KE HE THONG 2.1 PHUONG PHAP HIEU CHINH CAMERA DE XAC ĐỊNH VAN TOC for i=0 to (totalFrame-1) a.Đọc frame[i] b.Lấy ảnh tham chiễu, rừng 2.1.1 MO TA CHUONG TRÌNH c.Cập nhập framelì] phương pháp trừ nên ảnh tham Chương trình xác định vận tốc đối tượng chuyển động lấy liệu từ đoạn video quay lại từ camera fĩnh, ghi lại với chuẩn AVL chiếu rĨng d.Tại frame[i]: Sau có đữ liệu đầu vào chương trình xử lý doan video dé lay tất khung hình Tiếp đó, từ khung hình có được, ta tiến hành tìm -Xác định thành phần liên kết phương pháp gan nhãn kiếm truy vết đối tượng dựa vào phương pháp trừ phân mảnh -Tỉnh tốn diện tích vùng liên két vùng -Xóa (region based segmentation) Tiếp ta xác định đối tượng chuyển động mục tiêu, tìm tọa độ trung tâm đối tượng, quy đổi nỗ tọa độ thực dựa vào kĩ thuật hiệu chỉnh camera (camera bỏ đối tượng nhỏ giá trị ngưỡng (threshhold) e.Tao cau trúc hình thải thành phan, ie ; Gắn cấu trúc hình thành phân sau: calibration) 2.1.2 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN VÀ DỊ VÉT ĐỐI TƯỢNG CHUN ĐỘNG Để đị vết đối tượng ta kết hợp (background extraction) va phân hai phương pháp trừ mảnh vủng (region based segmentation), day bước quan trợng tốn Đầu tiên khung hình, tiền cảnh tách khỏi phương pháp ảnh tham chiếu [12] Sau đó, dựa tiền cảnh lẫy ta xác định thành phần liên kết (connected components), ước lượng diện tích vùng ảnh, tìm diện tích vùng lớn nhất, cuối củng trả tọa độ trung tâm vùng 2.1.2.2 Thuật tốn xử lý - Đầu vào: Dữ liệu từ camera quan sát từ video thu lại = = = 2.1.2.1 Mơ tả thuật tốn Đóng ảnh nhị phân cấu trúc hóa thành phân g.Uớc lượng vùng ảnh h.Tìm vùng lớn ¿Xác định vị trí trung tâm (x, y) vùng lớn J.Trả gia tri tọa độ x, y k Kết thúc 2.1.3 XÂY DỰNG THUẬT TỐN XÁC ĐỊNH VẬN TĨC ĐỐI TƯỢNG CHUN ĐỘNG 2.1.3.1 Phương pháp tỉnh khoáng cách -17- - 18 - Khoảng cách Euclid (D) di chuyển đối tượng cặp khung hình liên tiếp tính tốn sau chiếu tọa độ trung tâm Tính tốn vận tốc trung bình đối tượng đoạn video sau: đối tượng khung hình qua tọa độ thực Khoảng cách hai trọng tamP(~ , ,- )vaQ( > ) 10 Kết thúc hệ tọa độ 3D: 2.1.3.3 Két qua - Đầu vào: Dữ liệu từ camera quan sát từ video thu lại - Đầu ra: vận tốc đối tượng chuyển động mục tiêu - Xác định tham số bên trong, bên kĩ thuật Đọc file video Xử lý file để lấy thông tin cần thiết từ đoạn video Tìm tham số tuần suất Frame đoạn video Ry Tinh tổng số thời gian thời gian frame: T ae đc Diém chinh anh (Principal point): = _ oo ¬ D6 léch (Skew): = BD ~ —= Angleof pixel axes “= Degrees - Dé méo (Distortion): - Sai sé diém anh (Pixel error): | ' Khoảng cách tiéu diém (Focal Length): —.¬nG = - Thuật tốn xử lý trình bày sau: hiệu chỉnh camera = Ss ue tiêu -_ ' 2.1.3.2 Thuật toán xác định vận tốc đỗi tượng chuyển động mục Hiéu chinh Camera (Camera calibration): { @.1) re _ Vận tốc chuyễn: Tiến hành thứ nghiệm camera có tốc độ *r/ 30 khung hình giây, kích thước khung sau 640 X 480 Xác định quãng đường D, đối tượng khung thứ i khung thứ (¡+1) giới thực cách sử đụng hàm truy vết đối tượng, phương pháp tính khoảng cách Tính vận tốc Ï khung Lặpbước6,7forz=0to khung hình E E,,¡ sau -, đề xác định tất vận tốc Kết thống kê sau: -19- -20- Bảng Báng so sánh vận tốc ấo lường vận tốc tỉnh toán Stereo vision 1a ki thuat st dụng hai hay nhiều camera camera chuyên động để đo lường khoảng cách [2] Thiết lập đơn giản Vận tốc đo lường Vận tốc tính tốn Sai số % sai số Iy-v”l(cm/s) (cầu hình kinh điển) sử dụng hai máy ảnh phẳng đặt cách khoảng cách theo chiều ngang biết trước (xem ảnh 2.4) v(cm/s) v’ (cm/s) 18.90 18.59 0.31 1.6 18.71 18.424 0.288 1.54 25.82 26.096 0.276 1.06 26.69 26.58 0.109 0.412 24.62 24.54 0.0784 0.318 2.2 PHƯƠNG PHÁP CAMERA STEREO CHO XÁC ĐỊNH VẬN TĨC ĐĨI TƯỢNG CHUYEN ĐỌNG 2.2.1 Mơ tả phương pháp Image planes Optical centers (lenses) Hình 2 Hệ thông chuẩn hai camera với độ đài tiêu cự ƒ Phương pháp sử dụng kĩ thuật hiệu chỉnh camera camera stereo dé khoán cách sở T Khống cách theo chiều ngang hai camera có tọa độ p; p, gọi độ lệch cho pháp tính tốn độ sâu xác định vận tốc đối tượng chuyển động khoáng cách 2„ điẫm 3D P từ camera Y-axis 2.2.3 Khoảng cách trục Y Mẫu so khớp cho tính tốn độ lệch: P Để ước lượng độ lệch đối tượng cặp anh stereo, cần phải truy vết đối tượng ảnh bên trái Đối tượng PF————Z > X-axis x sau sử dụng mẫu dé tìm đối tượng khớp bên ảnh bên phải Điều hồn tồn thực ảnh đối tượng khung nhìn bên trái bên phải tương đồng sử dụng mơ hình stereo camera kinh điển luận văn Hình Hướng chuyễn động nhìn từ xuỖng 2.2.2 Tống quan Stereo Vision 2.2.4 Khoảng cách trục X -21- -22- Tính khoảng cách trục X giống phương pháp tính khoảng cách phương pháp hiệu chỉnh camera để xác định vận tốc 2.2.5 Tính tốn vận tốc Sau có giá trị x y, tính tốn khoảng cách P P; sử dụng công thức Pythagorean: = | 2+ +2 3.1.2 Cài đặt Cuối cùng, đo đạc vận tốc đối tượng chuyển động tọa độ thực cách tính tốn tơng khoảng cách P¡P; sé frame thu giây S=_ > 2.2.6 Đề thực hiệu camera, khởi động Matlab gõ lệnh ocam_calib Sau tải ảnh mẫu đẻ thực hiệu chỉnh Đềéssử dụnJung g kết chọn load et g hiệu hiệu c chỉnhtaac ch an save , sau sau chọn oad PP, second CHUONG 3: CAI DAT VA KET QUA 3.1 CÀI ĐĂT CHƯƠNG TRÌNH 3.1.1 Yêu cầu hệ thông (2 3) Kết luân đánh giá Phương pháp sử dụng kĩ thuật stereo vision kết hợp với phương pháp Sau có kêt hiệu chỉnh camera ta tiên hành đo tôc độ bắng đoạn lệnh báo cáo 3.2 KẾT QUÁ hiệu chỉnh camera để xác định vận tốc, từ xác định vận tốc đối tượng chuyển động theo quỹ đạo phức tạp Phương pháp hứa hẹn có nhiêu ứng dụng tương lai Tuy nhiên, luận văn dùng lại việc nghiên cứu lý thuyêt chưa xây dựng ứng dụng đề kiểm thử Bảng Kết xác định tọa độ trọng tâm STT | Tọa độ trọng tâm 2D | khung Toa dé tâm 3D 30 (41.5557 (129.7268 226.9085) | (0.6842 -0.5694 0.4558) 233.4141) | (0.6374 -0.6982 0.3259) 60 (216.7695 248.0980) | (0.5287 -0.8340 0.1577) 90 120 (282.1158 (359.9312 263.4749) | (-0.3794 -0.9252 0.0125) 282.0263) | (-0.1032 -0.9856 -0.1336) 150 180 210 240 270 283 (445.5017 270.9559) (498.5813 264.3691) (514.0632 263.8442) (554.5049 260.1997) (597.0754 261.2381) (606.8679 267.5540) | | | | | | (0.2469 (0.4199 (0.4637 (0.5559 (0.6338 (0.6588 -0.9670 -0.9071 -0.8844 -0.8206 -0.7456 -0.7222 -0.0625) 0.0278) 0.0535) 0.1323) 0.2059) 0.2107) -24- -23- KET LUAN VA HUONG PHAT TRIEN Bảng Tổng khống cách dì vận tốc di chuyển cặp khung hình Cặp khung hình 1.Kết luận Khoảng cách Xét mặt lý thuyết, đề tài hồn thành việc tìm hiểu Vận tốc 1-2 0.0007617 0.0229 phan lý thuyết đặt như: Tìm hiểu sử dụng thành thạo phần mềm 30-31 0.0122 0.3671 matlab để phát triển tốn, tìm hiểu khái niệm 60-61 60.00007739 0.0023 video camera số, tìm hiểu thuật toán phát chuyển 90-91 0.0111 0.3329 động phương pháp trừ nền: Frame Differrence, Running Gausian Average Codebook, tìm hiểu phương pháp phương pháp 120-121 0.00015249 0.0046 150151 0.0128 0.3838 camera calibration, tìm hiểu phương pháp theo vết region based segmentation, tim hiểu cách thức xác định vận tốc đối tượng 180-181 0,00014403 0.0043 210-211 0.0017 0.0498 240-241 0.00057176 0.0172 Xét mặt thực tiễn, đề tài hoàn thành mục tiêu đặt 270-271 0.000064816 0.0019 như: Phát truy vết đối tượng qua frame video, xác 282-283 0.000062636 0.0019 chuyển động định tọa độ đối tượng giới thực, xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua camera, hoàn thành việc cài đặt chạy Tổng khoảng cách di chuyển được: thành cơng thuật tốn nghiên cứu phản lý thuyết, thực D= 1.9627 (m) việc so sánh, đánh giá ưu nhược điểm thuật tốn chợn Vận tốc trung bình đối tượng chuyển động là: thuật toán phù hợp với chức chương trình, sử V =0.2081(m/s) dụng thành công công cụ phục vụ cho việc xử lý video Motion Video, FLV Converter để chuyên đối định dạng video khác dinh dang AVI dé dé dàng cho việc thao tác Matlab Pham vi ing dung Đề tài có phạm vi ứng hệ thống giám sát y tế, hệ thống xác định tốc độ giao thơng (qua hằm) -25- - 26- Bên cạnh dé tài tạo tảng cho nghiên cứu cảm quan máy tính nói riêng xử lý ảnh nói chung tương lai Hạn chế Bên cạnh kết đạt được, đề tài có số hạn chế cần phải khắc phục như: - Tốc độ xử lý chương trình cịn chậm xử lý video có độ phân giải cao kích thước lớn - Việc xác định đối tượng chuyển động, dừng lại việc xác định đối tượng chiếm vùng lớn - Việc tính vận tốc cho chuyển động thẳng không gian 2D (chiều x,y) chưa xác đối tượng chuyển động theo chiều sâu Hướng phát triển Trong trình thực đề tài, hạn chế trình độ thời gian thực đề tài có hạn, chương phần demo trình xây dựng thuật toán xác định vận tốc đối tượng chuyển động Đẻ triển khai thực tế, đòi hỏi cần phải cải tiến Hy vọng tương lai, phát triển đưới giúp đẻ tài hoàn thiện - Xác định đối tượng chuyển động với tiêu chí cụ thể - Xây dựng thuật toán cải thiện chất lượng video loại trừ nhiễu, loại bỏ bóng tối ưu hóa thuật toán đề tăng tốc độ xử lý chương trình -Ung dụng kĩ thuật camera stereo để xác định vị trí xác đối tượng di chuyển theo chiều sâu(trong khơng gian 3D), từ tính tốn vận tốc đơi tượng xác ... 1.6 BÀI TỐN XÁC ĐỊNH VẬN TỐC ĐỐI TƯỢNG CHUYÊN ĐỘNG QUA CAMERA 1.6.1 Xác định vận tốc đối trợng chuyển động 1.6.1.1 Giới thiệu Xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua camera bước quan trọng... 0.0019 như: Phát truy vết đối tượng qua frame video, xác 282-283 0.000062636 0.0019 chuyển động định tọa độ đối tượng giới thực, xác định vận tốc đối tượng chuyển động qua camera, hoàn thành việc... lớn - Việc xác định đối tượng chuyển động, dừng lại việc xác định đối tượng chiếm vùng lớn - Việc tính vận tốc cho chuyển động thẳng không gian 2D (chiều x,y) chưa xác đối tượng chuyển động theo