Trong khuôn khổ của luận văn, em chỉ tập trung vào giải quyết bài toán phát hiện và theo dõi đối tượng người di chuyển trong hành lang toà nhà. Đối với các đối tượng không phải là người nội dung luận văn không đề cập đến.
Ngữ cảnh của bài toán được nghiên cứu như sau:
- Không gian theo dõi giám sát: Hành lang tầng 8 toà nhà B1, Viện MICA, ĐH BK Hà Nội.
- Đối tượng theo dõi: Chỉ theo dõi đối tượng người đi lại trong không gian quan sát của camera.
- Camera: Camera mạng được gắn ở một số vị trí ngoài hành lang
Ứng dụng của bài toán: Theo dõi giám sát sự di chuyển của người từ đó cho phép phân tích hành vi của người trong môi trường cảm thụ.
Đặc thù của bài toán:
- Camera được gắn ở những vị trí khác nhau nên góc quan sát, phông nền, điều kiện chiếu sáng sẽ khác nhau
- Số lượng người cần theo dõi lớn hơn một
Các thiết bị sử dụng:
- Máy tính cá nhân cấu hình: Core i3-380 2.53 GH, RAM 4GB
- Camera IP Axis kết nối mạng, tốc độ lấy mẫu 25fps, độ phân giải ảnh: 320x240
Chương 2. PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN NGƯỜI TRÊN MỘT CAMERA
Chương này đề xuất các giải pháp và thuật toán để phát hiện người trên một camera. Để thuận tiện cho việc trình bày, đầu tiên chúng tôi sẽ mô tả về các thiết lập môi trường của bài toán nghiên cứu. Trong nội dung nghiên cứu, chúng tôi thực hiện việc giám sát người di chuyển trong hành lang một tòa nhà. Các đề xuất giải pháp tập trung cho việc phát hiện người sử dụng một camera trong mạng. Để có thể phát hiện được người trên một camera thì chúng tôi tiếp cận vấn đề theo các bước mô tả trong Hình 2.1. Các kỹ thuật bao gồm: Phát hiện người di chuyển sử dụng các kỹ thuật trừ nền; Khử bóng người; Xây dựng mô hình đặc trưng của đối tượng cần quan tâm. Các bước chi tiết sẽ được trình bày ở các phần tiếp theo.
Hình 2.1. Sơ đồ phương pháp đề xuất phát hiện và theo vết người trên một camera
- Bước 1: Tách đối tượng chuyển động ra khỏi nền bằng kỹ thuật trừ nền
- Bước 2: Đối tượng sau khi được tách khỏi nền thường bao gồm cả bóng. Do đó, trong bước 2 một kỹ thuật khử bóng đối tượng sẽ được phát triển để cải thiện kết quả của Bước 1.
- Bước 3: Đối tượng sau khi đã được tách ra khỏi nền và khử bóng sẽ được sử dụng để phát hiện xem có phải là người hay không bằng cách sử dụng đặc trưng bộ phát hiện người sử dụng đặc trưng HOG (Histogram of Gradient) kết hợp với bộ phân lớp SVM (Support Vector Machine). Mỗi đối tượng được phát hiện người sẽ được gán nhãn.
- Bước 4: Các đối tượng phát hiện và gán nhãn ở bước 3 sẽ được theo vết nhờ thuật toán Camshift. Phương pháp tiếp cận chính là vừa kết hợp bộ phát hiện người (Detector) ở Bước 3 vừa sử dụng kỹ thuật tracking camshift để đảm bảo hành trình
theo dõi người là liên tục cho dù đối tượng bị che khuất, hoặc chỉ một phần đối tượng được phát hiện
Để thuận tiện cho việc trình bày, môi trường thiết lập mạng camera để giám sát được trình bày như Hình 2.2. Trong các phần trình bày tại Chương 2 và Chương 3, chúng tôi chỉ sử dụng 2 camera (Cam 1 có IP là 172.16.123.1 và Cam 2 có IP là 172.16.100.205). Một số chi tiết về tập dữ liệu và các thử nghiệm thu thập từ mạng camera này sẽ được trình bày ở Chương 4
Hình 2.2. Sơ đồ thiết lập môi trường mạng camera sử dụng trong nghiên cứu của luận văn
Một số hình ảnh thu thập từ camera Cam1 và Cam2 như hình dưới đây:
Hình 2.3. Một số hình ảnh thu thập từ Cam1 (hàng trên) và Cam 2 (hàng dưới) được sử dụng trong các mình họa trong các nội dung tiếp theo