Разработка системы отслеживания подвижных излучающих объектов по видеоизображению



Скачать 24.77 Kb.
Дата08.06.2016
Размер24.77 Kb.
ТипДоклад

УДК 004(06) Компьютерные системы и технологии


С.В. ДАНИЛОВ, Е.В. ЧЕПИН

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОТСЛЕЖИВАНИЯ ПОДВИЖНЫХ ИЗЛУЧАЮЩИХ ОБЪЕКТОВ
ПО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЮ

Доклад посвящен разработке системы отслеживания и позиционирования подвижных излучающих объектов с использованием широкоугольной системы зрения
В рамках работ, проводимых в ходе реализации гранта РФФИ №07-07-00273-а ”Теоретические методы обнаружения и распознавания подвижных излучающих объектов с использованием сверхширокоугольных систем зрения при решении задачи наведения терминалов атмосферной оптической линии связи (АОЛС)”, одной из основных задач является отслеживание и позиционирование подвижных излучающих объектов по видеоизображению.

В ходе проведения обзора существующих алгоритмов [1, 2] были исследованы современные алгоритмы отслеживания и позиционирования объектов на видеоизображении, и был выбран алгоритм CamShift (Continuosly Adaptive Mean Shift Algorithm), в качестве основы для алгоритмического обеспечения, разрабатываемого программного комплекса [3, 4]. Преимуществами данного алгоритма являются: низкие требования к вычислительным ресурсам, гибкие настройки точности позиционирования, возможность работы в различных условиях освещенности. Также дополнительным преимуществом выбранного алгоритма является возможность работы в условиях частичного перекрытия отслеживаемого объекта.

Указанные выше свойства выбранного алгоритма обусловлены использованием модели объекта, построенной на основе гистограммы яркости и цвета, а также использованием процедуры Mean Shift для точного позиционирования положения объекта.

Разработанный программный комплекс состоит из следующих подсистем:



  • библиотека обработки изображений IPPLab MSCo, разработанная на кафедре «КСиТ», предоставляющая основной функционал обработки изображения [5];

  • библиотека компьютерного зрения OpenCV фирмы Intel, реализующая алгоритм CamShift [6];

  • фильтр позиционирования VIPPTransform, способный интегрироваться в граф DirectShow для обработки видеоряда;

  • приложение EMODetection, представляющее пользовательский интерфейс для конечного пользователя;

Использование инфраструктуры DirectShow позволило обрабатывать видеоизображение различных форматов, а также подключаться к устройствам захвата видеосигнала.

Использование библиотеки OpenCV обусловлено ее интеграцией со средой Intel Performance Primitives, содержащей оптимизированные по производительности функции, что позволяет повысить общее быстродействие системы.

На данном этапе предполагается ручное первоначальное выделение отслеживаемого объекта пользователем. Последующее отслеживание и по­­зиционирование ведется в автоматическом режиме. В дальнейшем предполагается добавление возможности загрузки эталонного изображения позиционируемого объекта с дальнейшим поиском и позиционированием в видеоряде.

Другим направлением исследований является улучшение характеристик алгоритма CamShift, путем добавления обучающейся модели движения объекта, для улучшения работы алгоритма, в случаях полного перекрытия отслеживаемого объекта в течение нескольких кадров.


Список литературы


  1. Andryushkin A., Chepin Е., Dynamic Segmentation of Images Using Color and Brightness Characteristics//Proceedings of the Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT99), Moscow, 1999.

  2. Manohar V., Soundararajan P., Raju H., Goldgof D., Kasturi R., Garofolo, J., Performance Evaluation of Object Detection and Tracking in Video//Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision 2006, Volume II, p.374-382, Hyderabad, India, 2006.

  3. Allen, J.G., Xu, R.Y.D., Jin, J.S., Object Tracking Using CamShift Algorithm and Multiple Quantized Feature Spaces// Proceedings of 2003 Pan-Sydney Area Workshop on Visual Information Processing (VIP2003), p.3-7, Sydney, Australia.

  4. Comaniciu, D., Ramesh, V. and Meer, Kernel-Based Object Tracking//IEEE Transactions of Pattern Analysis Machine Intelligence, Vol. 25, No. 5, 564-575, 2003.

  5. Bogin I.V. Chepin E.V. Design Patterns Using In Image Processing Software Development By Example Of IPPLab MSCo v.3.1 Library,Proceedings of the 5th International Workshop on Com-puter Science and Information Technologies(CSIT'2003),Ufa,Russia September 16-18,2003 г.Volume 1 Ufa State Aviation Tehcnical University, 2003 г. ISBN 5-86911-420-9

  6. Intel Corporation (2001): Open Source Computer Vision Library Reference Manual, 123456-001.




ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 12



Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©uverenniy.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница