2. Mục đích nghiên cứu
2.2.1.Theo vết đối tượng là gì?
Theo vết đối tượng là quá trình chính xác hóa đối tượng trong các khung hình liên tiếp để từ đó đưa ra các thông tin về chuyển động của đối tượng như đường đi, tốc độ và huớng chuyển động.
Như đã đề cập ở phần trên, theo vết đối tượng là bước cuối cùng của bài toán phát hiện, phân loại, theo vết đối tượng trong hệ thống giám sát thông minh. Quá trình này thực chất là quá trình xử lý các vết đối tượng được phát hiện ở các khung hình liên tiếp nhau, từ đó theo dõi các đối tượng đó. Quy trình theo vết đối tượng được mô hình hoá bởi hình vẽ sau:
Hình 2.7 Tổng quan các khối xử lý trong bài toán theo vết đối tượng a. Chính xác hoá đối tượng tương ứng (Object matching)
Chính xác hoá đối tượng tương ứng là module đầu tiên trong bài toán theo vết đối tượng chuyển động qua các khung hình video. Module này đóng vai trò xử lý việc xác định chính xác đối tượng tương ứng của một đối tượng trong các khung hình liên tiếp. Do đó từ vết đối tượng đã được phát hiện ra, cần xác định sự tương ứng của các vết đối tượng này trong các khung hình liên tiếp để suy ra đó có phải là vết của cùng một đối tượng hay không. Để minh hoạ cho chức năng này module có thể minh hoạ bởi hình sau:
DỰ ĐOÁN TỐC ĐỘ CHUYỂN ĐỘNG CỦA ĐỐI TƯỢNG
XỬ LÝ NHẬP NHẰNG
PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG RỜI KHỎI CẢNH
VÊT ĐỐI TƯỢNG & ĐẶC TRƯNG CỦA ĐỐI TƯỢNG
CHÍNH XÁC HOÁ ĐỐI TƯỢNG TƯƠNG ỨNG
THÔNG TIN ĐƯỜNG ĐI CỦA ĐỐI TƯỢNG
VÊT ĐỐI TƯỢNG & ĐẶC TRƯNG CỦA ĐỐI TƯỢNG
TÍNH TOÁN TỐC ĐỘ CỦA ĐỐI TƯỢNG ĐÃ ĐƯỢC DỰ
ĐOÁN
Đối tượng mới & đặc trưng
Đồ thị đối tượng phù hợp tương ứng
Cập nhật đồ thị đối tượng phù hợp tương ứng
Hình 2.8. Minh hoạ sự chính xác hoá đối tượng b. Xử lý nhập nhằng – Occlusion
Tuy với đầu vào là các vết đối tượng đã được phát hiện, vấn đề theo vết đối tương sẽ gặp phải khó khăn khi xảy ra nhập nhằng giữa các vết đối tượng này. Một số ví dụ cụ thể:
- Khi đối tượng A và đối tượng B kết hợp với nhau tạo thành một đối tượng (hình a)
- Hay khi một đối tượng tượng tách nhau ra thành hai đối tượng A và B (hình b).
Cả hai trường hợp này đều làm cho việc theo vết đối tượng gặp khó khăn do có sự nhập nhằng giữa các đối tượng.
Hình 2.9. Một ví dụ theo vết có sự nhập nhằng
Ví dụ trên đã bộc lộ một số khó khăn mà hệ thống theo vết đối tượng trong các ứng dụng giám sát thông minh gặp phải khi xác định được chính xác phải theo vết đối tượng nào khi có sự nhập nhằng.
Bài toán theo vết ứng dụng trong hệ thống video giám sát thông minh còn gặp nhiều khó khăn hơn do một số nguyên nhân sau đây:
- Ảnh nền lộn xộn: Do sự có mặt của nhiều đối tượng khác - Ảnh nền động: Do máy quay di chuyển
- Cường độ chiếu sáng thay đổi: Thay đổi hướng và cường độ chiếu sáng - Thay đổi điểm nhìn: thay đổi vị trí của máy quay hoặc vị trí của đối tượng
- Nhập nhằng: đối tượng cần theo dõi có thể biến mất hoặc bị che bởi một đối tượng khác
Vì vậy việc xử lý nhập nhằng giữa các vết đối tượng có vai trò quan trọng trong theo vết đối tượng cũng như trong hệ thống giám sát thông minh.
c. Dự đoán chuyển động
Hơn thế nữa mục đích của hệ thống giám sát thông minh là dự đoán chuyển động của đối tượng được giám sát dựa vào các trạng thái trước đó và quan sát hiện tại để đưa ra các thông tin dự đoán tạm thời như đường đi, vận tốc, góc quay, hướng chuyển động. Có thể nói đây là module quan trọng nhất trong bài toán theo vết đối tượng.
Nếu giải quyết bài toán theo vết đối tượng đạt hiệu quả và độ tin cậy cao, có thể ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, cụ thể theo vết đối tượng áp (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
dụng trong các lĩnh vực:
- Các ứng dụng của hệ thống giám sát: Surveillance
- Phân tích hoạt động của con người hay của các đối tượng, như phân tích điệu bộ, cử chỉ, ..
- Trong sự kiện gán đích và đạt đích trong thể thao: Sports event interpretation và archival
- Trong lĩnh vực nắm bắt hành vi: Motion capture
- Trong lĩnh vực ghi nhận chuyển động: Recognition from motion Một số hình ảnh về các ứng dụng của theo vết đối tượng.
(c)
Hình 2.10. Theo vết đối tượng ứng dụng trong hệ thống giám sát