Phát hiện đối tượng chuyển động

Phân biê ̣t các đối tượng cận cảnh với cái nền tĩnh là vấn đề nghiên cứu vừa quan tro ̣ng vừa khó khăn . Hầu hết bước đầu tiên của những hê ̣ thống giám sát bằng hình ảnh đều là phát hiện các đối tượng cận cảnh. Điều này vừa ta ̣o ra mô ̣t tiêu điểm chú ý cho các mức xử lý cao hơn như lần theo vết , phân loa ̣i và

Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 35 hiểu được các hành vi , vừa giảm đáng kể thời gian tính toán vì chỉ có những điểm ảnh thuô ̣c về đối tượng cận cảnh mới cần được xử lý . Những thay đổi trong cảnh quay đô ̣ng trong cá c khoảng thời gian ngắn và dài như : các chuyển đô ̣ng lă ̣p đi lă ̣p la ̣i (như lá rơi ), sự phản chiếu ánh sáng , những cái bóng , tiếng máy camera và những thay đổi độ sáng đột ngột , khiến cho việc phát hiê ̣n đối tượng nhanh và đán g tin câ ̣y càng trở nên khó khăn . Vì vậy, quan tro ̣ng là cần phải có sự tập trung cần thiết cho bước phát hiện đối tượng để có được một hệ thống giám sát bằng hình ảnh nhanh chóng , mạnh mẽ và đáng tin cậy .

Hình 2.2 cho thấ y biểu đồ hê ̣ thống phương pháp phát hiê ̣n đối tượng . Phương pháp này dựa trên mô ̣t quy trình gồm 6 giai đoa ̣n để “rút trích” được đối tượng cùng với những đă ̣c điểm của chúng trong hình video . Bướ c đầu tiên là khởi đô ̣ng cảnh nền . Có một số kỹ thuật khác nhau được sử dụng để mô phỏng cảnh nền trong luận văn này. Để đánh giá chất lượng của những mô hình cảnh nền khác nhau dành cho viê ̣c phát hiê ̣n đối tượng và để so sánh kế t quả thể hiện vào thời gian th ực thi, chúng ta tiến hành 3 trong số các mô hình này , đó là: trừ nền thích ứng, so sánh sự khác biệt thời gian, và mô hình hỗn hợp Gaussian trực tuyến thích ứng . Cảnh nền liên quan tới hệ thống được phân lập và sự kết hợp giữa nó với các module khác được giữ ở mức tối thiểu để làm cho toàn bộ hệ thống phát hiê ̣n hoa ̣t đô ̣ng mô ̣t cách uyển chuyển cùng với bất kỳ 1 trong các mô hình nền này .

Bước tiếp theo trong phương pháp phát hiê ̣n này là p hát hiện những điểm ảnh cận cảnh bằng cách sử dụng mô hình nền và hình ảnh hiện thời từ video . Quá trình phát hiện ở cấp độ điểm ả nh này phụ thuô ̣c vào mô hình nền đang sử dụng và nó được dùng để cập nhật mô hình nề n để phù hợp với những thay đổi cảnh quay đô ̣ng. Do tiếng ồn của camera và những tác đô ̣ng môi trường , bản đồ điểm ảnh trên nền phát hiện được cũng có tiếng ồn . Những hoa ̣t đô ̣ng hâ ̣u xử lý ở cấp đô ̣ điểm ảnh được thực hiê ̣n để loa ̣i bỏ tiếng ồn trong các điểm ảnh trên nền.

Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 36

Hình 2.2: Sơ đồ hệ thống dò tìm đối tượng

Khi chúng ta có những điểm ảnh cận cảnh đã được lo ̣c , ở bước kế tiếp , những vùng liên thông được phát hiê ̣n bằng cách sử dụng mô ̣t thu ật toán ghi tên thành phần liên thông và những hình tứ giác chuyển động của các đối tượng sẽ đươ ̣c tính toán . Những vùng được ghi tên có thể bao gồm những vùng lân câ ̣n nhưng không dính liền nhau , do những ha ̣n chế trong trong quá trình phân đoạn cận cảnh. Vì vậy, thực nghiê ̣m cho thấy hiê ̣u quả khi ta “trô ̣n” các vùng những vùng được phân lập (nhưng vẫn có phần chồng chéo lên nhau ) đó la ̣i với nhau . Tương tự như vâ ̣y , mô ̣t số vùng tương đối nhỏ do tiếng ồ n môi trường ta ̣o ra cũng bị loại bỏ ở bước hậu xử lý ở cấp độ vùng này .

Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 37 Ở bước cuối cùng của quá trình phát hiện , nhiều đă ̣c điểm đối tượng đươ ̣c rút trích ra từ hình ảnh hiện thời bằng cách sử dụng bản đồ điểm ảnh cận cảnh. Những đă ̣c điểm này là : diê ̣n tích , tâm điểm của khối đối tượng , và hình đồ thông số màu sắc của những vùng tương ứng với đối tượng .