Hình 2.1 sẽ cho ta thấy một cái nhìn tổng quan về hệ thống phát hiện , phân loại và lần theo vết một đối tượng trên đoạn video trong thời gian thực . Hê ̣ thống đươ ̣c đề nghi ̣ sử dụng trong hình có thể phân biê ̣t những đối tượng cận cảnh đứng yên và nhất thời với những đối tượng nền tĩnh trong các cảnh quay đô ̣ng, hệ thống này có thể phát hiê ̣n và phân biê ̣t những đối tượng còn sót la ̣i và những đối tượng đươ ̣c xóa đi , có thể phân loại các đối tượng được phát hiệ n thành những nhóm khác nhau như: người, nhóm người và xe cộ , có thể lần vết và phát sinh ra những thông tin về quỹ đa ̣o , ngay cả cho những trường hợp bi ̣ che khuất , và có thể phát hiê ̣n ra hỏa hoa ̣n trong những hình ảnh video . Trong chương này mô tả các mô hình trên máy tính được sử dụng trong phương pháp được nêu ra trong luận văn để đạt được mục tiêu nêu trên.
Hê ̣ thống đưa ra đươ ̣c giả đi ̣nh là đang làm viê ̣c trong thời gian thực như là một phần của hê ̣ thống giám sát dựa trên hình ảnh . Độ phức tạp và thậm chí là những yếu tố bất biến của thuật toán được dùng là rất quan trọng đối với kết quả thể hiê ̣n trong thời gian thực . Vì vậy, kết quả thể hiê ̣n trong thời gian thự c thi trên máy tính cũng như chất lượng có ảnh hưởng đến quyết đi ̣nh cho ̣n lựa thuâ ̣t toán hình ảnh trên máy tính cho những vấn đề khác nhau . Thêm vào đó , hê ̣ thống này chỉ được dùng cho những camera tĩnh và những hình ảnh vào từ các camera Pan /Tilt/Zoom, những loa ̣i máy này không hỗ trơ ̣ chế đô ̣ ảnh thay đổi tùy ý.
Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 33
Hình 2.1: Sơ đồ khối hệ thống
Hê ̣ thống này được khởi đô ̣ng bằng cách đưa hình ảnh từ mô ̣t camera tĩnh giám sát một khu vực nào đó vào. Hầu hết các phương pháp đều có tác dụng đối với các hình ảnh màu và đơn sắc . Bước thứ nhất của phương pháp này là ph ân biê ̣t các đối tượng cận cảnh với nền tĩnh . Để đa ̣t được điều này , chúng ta sử dụng một sự kết hơ ̣p giữa viê ̣c trừ nền tương ứng với các phương pháp hâ ̣u xử lý hình ảnh cấp độ thấp để tạo ra một bản đồ điểm ảnh ở mỗi khung hình . Sau đó nhóm các vùng liên thông với nhau trên bản đồ để rút ra những đặc điểm của từng đối tượng như : khung bao quanh , diện tích, tâm điểm của mô ̣t khối vâ ̣t và hình đồ thông số màu sắc .
Thuâ ̣t toán phân loa ̣i đối t ượng mới mẻ đươc đưa ra sử dụng bản đồ điểm ảnh thuộc từng khu vực có liên thông với nhau để tạo ra mộ t cái bóng cho đối tượng đó. Cái bóng này và tâm điểm của đối tượng được dùng để phát ra một tín hiê ̣u từ xa . Tín hiệu này sẽ được tăng giảm tỉ lệ , giữ bình thường và được so
Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 34 sánh với những tín hiệu được ghi tên sẵn tron g mô ̣t cơ sở dữ liê ̣u mẫu để xem nó thuô ̣c loa ̣i đối tượng nào . Kết quả thu được của bước lần theo dấu vết được dùng để có được sự đồng nhất về thời gian trong bước phân loại .
Thuâ ̣t toán lần vết đối tượng này sử dụng các đă ̣ c điểm đối tượng thu đươ ̣c cùng với mô ̣t lược đồ sắp xếp các điểm tương đồng để lần theo dấu vết đối tượng từ khung hình này sang khung hình khác . Hình đồ thông số màu sắc của đối tượng có được từ bước trước đó được dùng để sắp xếp sự tương đồng của các đối tượng sau khi bị che khuất . Kết quả thu được của bước lần theo vết này là thông tin quỹ đạo của đối tượng và thông tin này sẽ được dùng để tính toán chiều đi và tốc đô ̣ của các đối tượng tr ong cảnh quay đó .
Sau khi thu thâ ̣p các thông tin về đă ̣c điểm đối tượng như : chủng loa ̣i, quỹ đa ̣o, kích thước và tốc độ , các phương pháp xử lý cao cấp có thể được áp dụng cho những dữ liê ̣u này . Mô ̣t cách sử dụng khả thi khác là phát sinh báo động trong thời gian thực bằng cách đi ̣nh nghĩa trước những sự kiê ̣n như : “mô ̣t người di chuyển theo hướng d vớ i tốc đô ̣ s làm phát sinh báo động a1” hay “mô ̣t chiếc xe ở ta ̣i đi ̣a điểm l lâu hơn t giây gây ra báo đô ̣ng a2”. Mô ̣t cơ hô ̣i khác mà chúng ta có thể sử dụng dữ liệu thu được từ đối tượng trên hình là tạo ra một chỉ mục trên các dữ liệu hình được lưu trữ , dùng cho viê ̣c tìm kiếm nhanh offline (ngoại tuyến ). Cả việc phát sinh báo động lẫn việc gán chỉ mục cho hình ảnh đều là những đòi hỏi quan trọng của một hệ thống giám sát bằng hình ảnh để tăng thời gian phản hồi đối với các sự kiê ̣n pháp lý .
Phần còn la ̣i của chương này trình bày các mô hình và phương pháp trên máy tính dùng cho viê ̣c phát hiê ̣n và lần theo vết đối tượng. Phương pháp phân loa ̣i đối tượng này sẽ được giải thích trong phần tới.