Bài viết đề xuất một mô hình hệ thống giám sát thông minh cho phép phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên. Ở bước đầu tiên, chúng tôi sử dụng phương pháp trừ ảnh nền và xác định ngưỡng để phát hiện tiền cảnh. Qua bước thứ hai, từ các hình ảnh tĩnh của video chúng tôi trích xuất các vùng riêng biệt là các vùng có khả năng đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi.
Mai Lam 133 Một mơ hình phát đối tượng đánh cắp bỏ quên dựa hệ thống giám sát thông minh Mai Lam Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin, Đại học Đà Nẵng, Đà Nẵng, Việt Nam mlam@cit.udn.vn Tóm tắt Bài báo đề xuất mơ hình hệ thống giám sát thông minh cho phép phát đối tượng đánh cắp bỏ quên Ở bước đầu tiên, sử dụng phương pháp trừ ảnh xác định ngưỡng để phát tiền cảnh Qua bước thứ hai, từ hình ảnh tĩnh video chúng tơi trích xuất vùng riêng biệt vùng có khả đối tượng bị đánh cắp bỏ rơi Sau đó, chúng tơi loại bỏ khoảng trống điểm ảnh đối tượng phát nhằm nâng cao độ xác Cuối cùng, lọc Kalman áp dụng để phát người khung ảnh liên kết với đối tượng bị đánh cắp bỏ rơi Các kết thực nghiệm liệu đối tượng bỏ quên ABODA cho thấy hệ thống đề xuất hiệu việc giám sát video theo thời gian thực Từ khóa: Phát Đối tượng, Trừ Ảnh nền, Ngưỡng, Vùng Riêng biệt, Bộ lọc Kalman Giới thiệu Hiện nay, hệ thống giám sát hình ảnh ngày trở nên phổ biến dần trở thành quen thuộc với Xuất từ năm 1960 [1], hệ thống giám sát hệ thống trợ giúp đắc lực cho người thực theo dõi, giám sát Cùng với tiến khoa học công nghệ, giá thành thiết bị ngày rẻ nhận thức người biện pháp phòng ngừa tội phạm tăng cường địa điểm công cộng nhà hàng, quan, trường học nhà ga có có mặt camera giám sát Hình Minh họa liệu Abandoned Objects Dataset (ABODA) Tuy nhiên, tội phạm ý thức hành động người khác, để bảo vệ tài sản khỏi tình khơng mong muốn, địi hỏi quy trình hệ thống giám sát thơng minh, để phát kiện nghi ngờ thực sau gởi cảnh báo đến phận an ninh bảo vệ Do vậy, việc nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát thông minh hình ảnh phát theo dõi đối tượng đánh cắp bỏ quên với hiệu tính tin cậy cao mục tiêu nhiều nhà khoa học 134 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Phần lại báo tổ chức sau, phần hai trình bày nghiên cứu liên quan với chủ đề báo, phần ba mô tả chi tiết mơ hình phát đối tượng đánh cắp bỏ quên dựa hệ thống giám sát thông minh đề xuất, kết thực nghiệm trình bày phần bốn kết luận đúc kết phần cuối báo Nghiên cứu liên quan Phát đối tượng đánh cắp bỏ quên tập trung chủ đề phát đối tượng chuyển động phân loại đối tượng Phát đối tượng chuyển động trình xử lý chuỗi ảnh liên tiếp đoạn video để phát đối tượng chuyển động đoạn hình ảnh Đã có nhiều phương pháp đưa để giải vấn đề này, phân thành loại phương pháp sau: phương pháp trừ ảnh (Background Subtraction) [2], phương pháp dựa thông kê (Statistical Methods) [3] phương pháp dựa chênh lệnh tạm thời khung hình (Temporal Differencing) [4] Sau có kết phát vùng ảnh chứa đối tượng chuyển động hình ảnh cịn nhiều nhiễu cần phải lọc bỏ nhiễu Để xử lý vùng ảnh có số phương pháp tiền xử lý mức điểm ảnh tiền cảnh để loại bỏ nhiễu, phát bóng v.v Từ đối tượng làm xác định tính chất đối tượng Về phân loại đối tượng trình phân lớp đối tượng chuyển động thuộc lớp vật người, đồ vật v.v cho biết đối tượng đánh cắp bỏ quên Phân loại đối tượng để theo dõi phân tích hành động cách xác quan trọng Hiện tại, có hai cách tiếp cận chủ yếu: phương pháp dựa hình dạng [5] phương pháp dựa chuyển động [6] Phần tiếp theo, chúng tơi trình bày chi tiết hệ thống phát đối tượng đánh cắp bỏ quên mô tả kỹ thuật trình bày phần Mơ hình đề xuất Kiến trúc hệ thống trình bày Hình Hệ thống nhận hình ảnh đầu vào từ camera giám sát tệp tin video Đầu cuả hệ thống kết kiện phân loại Các kết thể giao diện người dùng hình máy tính Mai Lam 135 Hình Mơ hình hệ thống giám sát hình ảnh đề xuất 3.1 Phương pháp trừ ảnh Phương pháp trừ ảnh phương pháp phổ biến hiệu việc giải phân đoạn với đoạn hình ảnh có khung cảnh tĩnh Bằng việc sử dụng phép trừ ảnh mức điểm ảnh, khung hình so sánh với hình để từ đưa vùng điểm ảnh khác khung hình ảnh Các điểm ảnh khác hiểu điểm ảnh lên ảnh Sau tìm vùng ảnh nổi, vùng xử lý để lọc nhiễu, vết không phù hợp số thuật toán lọc nhiễu khác Hình trình bày cách làm việc phương pháp trừ ảnh 136 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Fig Minh họa cách làm việc phương pháp trừ ảnh 3.2 Xác định ngưỡng Ngưỡng sử dụng rộng rãi để tạo mặt nạ tiền cảnh video quay camera tĩnh Đây phương pháp phân đoạn đơn giản dùng để giá trị mà dựa vào để phân hoạch tập hợp thành miền phân biệt 3.3 Trích xuất vùng riêng biệt Hệ thống giám sát tập trung vào khu vực mà khả đối tượng bị đánh cắp bỏ quên cao, quầy nơi để đồ hành lý v.v Chúng tơi trích xuất vùng riêng biệt ROI (Region of Interest) khu vực video bị loại bỏ mà không chứa đối tượng bị bỏ rơi ROI xác định cách tạo mặt nạ nhị phân, hình ảnh nhị phân có kích thước với hình ảnh xử lý điểm ảnh xác định ROI đặt thành tất điểm ảnh khác đặt thành 3.4 Các phép tốn hình thái học Trong trường hợp màu sắc đối tượng bị bỏ rơi màu giống nhau, đối tượng phát không rõ ràng Chúng sử dụng phép tốn hình thái học để xử lý điểm ảnh.Việc giúp lấp đầy khoảng trống nhỏ đối tượng phát rõ rệt Hình mơ tả phép tốn hình thái học Hình Minh họa phép tốn hình thái học (morphology) Mai Lam 3.5 137 Phát đối tượng chuyển động dựa lọc Kalman Bộ lọc Kalman thiết kế để theo dõi đối tượng chuyển động Trong hệ thống chúng tơi, sử dụng để dự đốn vị trí tương lai vật thể Hình Phát đối tượng với lọc Kalman Thực nghiệm 4.1 Mơi trường thực nghiệm Chương trình viết ngôn ngữ Matlab phát triển môi trường Computer Vision Toolbox Được thử nghiệm hệ điều hành Windows 10, máy tính PC tốc độ 2.67 GHz, nhớ 8GB RAM Về liệu thực nghiệm cho tốn, chúng tơi sử dụng tập liệu đối tượng bỏ quên (ABODA) [7] tập liệu cho phát đối tượng bị đánh cắp bỏ rơi ABODA bao gồm 11 video gắn nhãn với kịch thực tế khác cho việc phát đối tượng bị bỏ rơi Các tình bao gồm cảnh đông đúc, cảnh thay đổi điều kiện ánh sáng, cảnh ban đêm, cảnh quay mơi trường nhà ngồi trời v.v 4.2 Đánh giá phát đối tượng đánh cắp bỏ qn Việc thực nghiệm tìm tính độ xác hệ thống đề xuất thực điều kiện môi trường khác thay đổi ánh sáng, chuyển động đối tượng, số lượng đối tượng có khung hình v.v Bảng trình bày kết thực liệu ABODA Bảng Các kết cho liệu ABODA Dữ liệu/Video ABODA/Video 01 ABODA/Video 02 ABODA/Video 03 ABODA/Video 04 ABODA/Video 05 ABODA/Video 06 ABODA/Video 07 ABODA/Video 08 ABODA/Video 09 ABODA/Video 10 ABODA/Video 11 Số lượng đối tượng bỏ quên 1 1 1 1 1 Đúng 1 1 1 1 1 Sai 0 0 1 138 4.3 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Phân tích thời gian phát đối tượng đánh cắp bỏ quên Bảng mô tả thời gian phát đối tượng bị bỏ quên sau người rời khỏi khung hình Chúng tơi đặt khoảng thời gian 20 giây (120 khung hình) để xác định vật bỏ quên người để lại đồ vật, không trở lại bên khung hình để lấy lại Bảng Phân tích thời gian phát đối tượng bị bỏ quên sau người rời khỏi khung hình Dữ liệu/Video Tổng thời gian người nằm khung (giây) ABODA/Video 01 ABODA/Video 02 ABODA/Video 03 ABODA/Video 04 ABODA/Video 05 ABODA/Video 06 ABODA/Video 07 ABODA/Video 08 ABODA/Video 09 ABODA/Video 10 ABODA/Video 11 12 10 15 25 Tổng thời gian đồ vật bị bỏ quên (giây) 25 22 19 25 28 21 27 23 22 26 23 Tổng thời gian người bên ngồi khung hình (giây) 23 21 23 17 22 28 26 21 24 19 28 Kết luận Trong báo này, đề xuất kiến trúc chung hệ thống giám sát video thông minh với mơ tả q trình xử lý hình ảnh Đó phát đối tượng chuyển động, phân loại đối tượng theo dõi đối tượng Từ đó, chúng tơi cài đặt tiến hành thực nghiệm đưa số đánh giá cho phương pháp lựa chọn Trong thời gian tới, hoàn thiện lại thành phần phát theo dõi đối tượng chuyển động, tiếp tục nghiên cứu cải tiến kỹ thuật giải toán nhằm đạt hiệu tính xác cao Tài liệu tham khảo Weiming Hu, Tieniu Tan, Liang Wang, and S Maybank: A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behaviors IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 34(3):334–352, August 2004 O Barnich and M Van Droogenbroeck ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences IEEE Transactions on Image Processing, 20(6):1709–1724, June 2011 Ismail Haritaoglu, David Harwood, and Larry S Davis W4: Real-time surveillance of people and their activities IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22:809–830 (2000) Antoine Manzanera and Julien C Richefeu: A new motion detection algorithm based on [Sigma][Delta] background estimation Pattern Recognition Letters, 28(3):320–328, February 2007 Chris Stauer, W Eric, and W Eric L Grimson: Learning patterns of activity using real-time tracking IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22:747–757 (2000) Shih-Chia Huang: An advanced motion detection algorithm with video quality analysis for video surveillance systems IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 21(1):1 – 14, January 2011 http://imp.iis.sinica.edu.tw/ABODA/index.html ... ba mô tả chi tiết mơ hình phát đối tượng đánh cắp bỏ quên dựa hệ thống giám sát thông minh đề xuất, kết thực nghiệm trình bày phần bốn kết luận đúc kết phần cuối báo Nghiên cứu liên quan Phát đối. .. bày chi tiết hệ thống phát đối tượng đánh cắp bỏ qn mơ tả kỹ thuật trình bày phần Mơ hình đề xuất Kiến trúc hệ thống trình bày Hình Hệ thống nhận hình ảnh đầu vào từ camera giám sát tệp tin video... quan Phát đối tượng đánh cắp bỏ quên tập trung chủ đề phát đối tượng chuyển động phân loại đối tượng Phát đối tượng chuyển động trình xử lý chuỗi ảnh liên tiếp đoạn video để phát đối tượng chuyển