Phát hiện và giám sát các đối tƣợng dời đi và các đối tƣợng bị loại bỏ

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số kỹ thuật giám sát đối tượng (Trang 36 - 39)

Khả năng phát hiện sự dời đi và loại bỏ của các đối tƣợng là vấn đề sống còn của một số ứng dụng giám sát. Phát hiện các đối tƣợng dời đi nhƣ hành lý không có chủ trong các sân bay hoặc một chiếc xe đỗ trƣớc một tòa nhà an ninh nhạy cảm là rất quan trọng. Những hoạt động đó có thể đƣợc thực hiện bởi những kẻ khủng bố làm tổn hại mọi ngƣời. Mặt khác, bảo vệ các đối tƣợng tránh xa khỏi những vật đổi chỗ mà không đƣợc phép có những ứng dụng rất quan trọng nhƣ là các hệ thống giám sát ở các bảo tàng, triển lãm nghệ thuật hoặc các tòa nhà lƣu trữ cần tránh trộm cắp. Nhờ có các ứng dụng đó, đối tƣợng dời đi và biến mất là một phần quan trọng của hệ thống giám sát.

nền tƣơng ứng, phƣơng pháp đánh dấu đối tƣợng và các kinh nghiệm thực tế để phân biệt các đối tƣợng dời đi từ các đối tƣợng biến mất. Có ba bƣớc để phát hiện sự dời đi và sự biến mất của các đối tƣợng nhƣ sau:

1. Phát hiện một sự thay đổi giữa ảnh hiện thời với ảnh nền cơ sở bằng cách sử dụng phối hợp trừ nền tƣơng ứng.

2. Quyết đinh rằng vùng chuyển động đƣợc phát hiện có phù hợp với một sự dời đi và biến mất của đối tƣợng bằng cách sử dụng phƣơng pháp đánh dấu đối tƣợng.

3. Phân biệt các đối tƣợng dời đi từ các đối tƣợng biến mất bằng cách sử dụng thuộc tính màu thống kê của các vùng đƣợc phát hiện và đƣờng bao xung quanh của nó.

Không giống nhƣ một số thuật toán khác, chẳng hạn nhƣ sự khác biệt theo thời gian, thuật toán trừ nền tƣơng ứng này có thể phát hiện đƣợc các đối tƣợng dời đi hoặc biến mất cho một giai đoạn thời gian dài. Với sự trợ giúp của phƣơng pháp đánh dấu, ta phát hiện đối tƣợng đứng yên bằng thông tin về đƣờng đi của nó. Nếu một phần hiện thời của thông tin về đƣờng đi thể hiện rằng đối tƣợng không chuyển động một thời gian đã lâu (ví dụ nhƣ chu kỳ cảnh báo), ta quyết định vùng tƣơng ứng là đứng yên và có khả năng nó sẽ dời đi hoặc biến mất.

Để phân biệt kiểu của đối tƣợng (dời đi hay biến mất), ta sử dụng các đặc tính tĩnh của các giá trị màu ở bên trong và ở viền của vùng đƣợc phát hiện. Đặt R là vùng tƣơng ứng với một sự thay đổi với thời hạn dài trong nền; S là đƣờng bao xung quanh của R và đặt AX là giá trị cƣờng độ màu trung bình trong vùng X. Kinh nghiệm cho thấy từ các cuộc thử nghiệm về đối tƣợng dời đi/ biến mất là nếu các giá trị của ARAS là gần nhau, khi đó cho biết rằng vùng các đối tƣợng đƣợc phát hiện và vùng bao của nó hầu hết có cùng màu cho nên vùng này tƣơng ứng với đối tƣợng chuyển chỗ. Mặt khác, nếu AR

AS không gần nhau cho thấy rằng vùng này tƣơng ứng với đối tƣợng biến mất. Việc xác định ARAS có gần nhau hay không nhƣ sau:

, 1   S R A Anếu A R ≤ AS (2.14)  1 R S A A  , nếu A S ≤ AR

Trong đó  là một hằng đƣợc định nghĩa trƣớc (≈0.85). Sau đây là miêu

tả hình vẽ thể hiện các vùng ARAS và hai ảnh Video thể hiện hai trƣờng hợp dời đi và di chuyển của các đối tƣợng.

(a) (b)

(c) (d)

Hình 2.3: Phân biệt các đối tượng dời đi và biến mất

(a) Cảnh nền, (b) Vùng R và S, (c) Ví dụ về đối tượng dời đi, (d) vì dụ về đối tượng biến mất.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số kỹ thuật giám sát đối tượng (Trang 36 - 39)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(60 trang)