Ứng dụng xử lý ảnh trong theo dõi đối tượng chuyển động (2014)

59 28 0
  • Loading ...
1/59 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 16/04/2018, 15:17

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ======***====== I V N THẮNG ỨNG DỤNG XỬ ẢNH TRONG TH O I Đ I TƯ NG CHU N ĐỘNG KHÓA LUẬN T T NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Tin học HÀ NỘI – 2014 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ======***====== I V N THẮNG ỨNG DỤNG XỬ ẢNH TRONG TH O I Đ I TƯ NG CHU N ĐỘNG KHÓA LUẬN T T NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Tin học Người hướng dẫn khoa học: Th S ƯU TH HÀ NỘI – 2014 CH HƯ NG ỜI CẢM N Trong suốt trình học tập làm khóa luận, em nhận đƣợc giúp đỡ, tạo điều kiện thầy, cô giáo khoa Công nghệ thơng tin Bên cạnh giúp đỡ nhiều ngƣời thân, bạn bè để em có đƣợc kết ngày hôm Trƣớc hết em xin tỏ lòng kính trọng cảm ơn Th.S Lƣu Thị Bích Hƣơng tận tình bảo, hƣớng dẫn cho em hồn thành đƣợc khóa luận Xin cảm ơn thầy, cô giáo khoa Công nghệ thông tin – trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội 2, bạn lớp K36 – CN Tin tận tình giúp đỡ, giới thiệu tài liệu, sách tham khảo để khóa luận đƣợc hồn thành thời hạn Cuối lòng biết ơn đến quan tâm, chăm sóc tạo điều kiện gia đình để tập trung vào việc học tập hồn thành khóa luận Do thời gian thực không nhiều nên khóa luận khơng tránh khỏi thiếu sót Rất mong nhận đƣợc đóng góp thầy giáo bạn để khóa luận đƣợc hồn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 05 năm 2014 Sinh viên BÙI VĂN THẮNG i ỜI CAM ĐOAN Tên em là: BÙI VĂN THẮNG Sinh viên lớp: K36 – CN Tin học, khoa công nghệ thông tin Trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội Em xin cam đoan: Đề tài: “Ứng dụng xử ảnh theo dõi đối tƣợng chuyển động” nghiên cứu riêng em, dƣới hƣớng dẫn cô ThS Lƣu Thị Bích Hƣơng Khóa luận hồn tồn khơng chép tác giả khác Nếu sai em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm Hà Nội, tháng 05 năm 2014 Ngƣời cam đoan BÙI VĂN THẮNG ii MỤC ỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH VẼ v MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: CƠ SỞ THUYẾT 1.1 Xử ảnh 1.2 Các vấn đề xử ảnh 1.2.1 Một số khái niệm 1.2.2 Thu nhận ảnh 1.2.3 Biểu diễn ảnh 1.2.4 Khử nhiễu 1.2.5 Nắn chỉnh biến dạng 1.2.6 Chỉnh mức xám 1.2.7 Phân tích ảnh 1.2.8 Nhận dạng 1.2.9 Nén ảnh 10 1.3 Các phép biến đổi ảnh 11 1.3.1 Biến đổi Fourier 13 1.3.2 Biến đổi Hotelling 14 1.4 Toán tử xử điểm ảnh 18 1.4.1 Xử lí điểm ảnh ánh xạ biến đổi 18 1.4.2 Lƣợc đồ mức xám (histogram) 19 1.4.3 Biến đổi lƣợc đồ xám 20 CHƢƠNG 2: XỬ ẢNH TRONG THEO DÕI ĐỐI TƢỢNG CHUYỂN ĐỘNG 21 2.1 Khái niệm 21 2.2 Video 22 2.2.1 Color 23 2.2.2 Texture 23 2.2.3 Shape 24 iii 2.2.4 Chuyển động (Motion) 24 2.3 Theo dõi đối tƣợng 24 2.3.1 Chính xác hố đối tƣợng tƣơng ứng (Object matching) 25 2.3.2 Xử nhập nhằng – Occlusion 26 2.3.3 Dự đoán chuyển động 27 2.4 Bài toán theo dõi đối tƣợng chuyển động 29 2.4.1 Bài toán 29 2.4.2 Giải toán 31 2.4.3.1 Khối xác hố đối tƣợng tƣơng ứng 33 2.4.3.2 Khối xử nhập nhằng đối tƣợng 35 2.4.3.3 Khối dự đoán chuyển động đối tƣợng 36 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 42 3.1 Phát biểu toán 42 3.2 Xây dựng chƣơng trình thực nghiệm 43 3.2.1 Xây dựng chƣơng trình 43 3.2.2 Thiết kế chƣơng trình 44 3.2.3 Thực nghiệm 45 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 iv DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Q trình xử ảnh .4 Hình 1.2: Các bƣớc hệ thống xử ảnh Hình 1.3: Hệ tọa độ màu RGB Hình 1.4: Điểm láng giềng láng giềng .7 Hình 1.5: Ảnh thu nhận ảnh mong muốn .8 Hình 1.6: Phép biến đổi ảnh 11 Hình 1.7: Lƣợc đồ mức xám ảnh 20 Hình 2.1: Sơ đồ mơ tả tiến trình xử hệ thống 21 Hình 2.2: Cấu trúc phân cấp video .22 Hình 2.3: Minh họa việc chuyển đổi lia .23 Hình 2.4: Bốn khung hình khác song có biểu đồ màu .23 Hình 2.5: Tổng quan khối xử toán theo vết đối tƣợng 25 Hình 2.6: Minh hoạ xác hố đối tƣợng .26 Hình 2.7: Ví dụ theo vết có nhập nhằng 27 Hình 2.8: Theo vết đối tƣợng ứng dụng hệ thống giám sát .28 Hình 2.9: Mơ hình tốn cần giải theo dõi đối tƣợng 29 Hình 2.10: Mơ hình Module xác hố đối tƣợng xử nhập nhằng 32 Hình 2.11: Mơ hình module xử dự đoán chuyển động đối tƣợng 33 Hình 2.12: Mơ hình hố thuật tốn xác hố đối tƣợng tƣơng ứng 34 Hình 2.13: Mơ hình đối tƣợng kết hợp với 35 Hình 2.14: Dự đốn chuyển động đối tƣợng dựa vào mơ hình SSD - MS 37 Hình 3.1: Form giao diện hệ thống 44 Hình 3.2: Form giao diện thực nghiệm chƣơng trình 44 Hình 3.3: Thực xử đƣa vết chuyển động đối tƣợng 45 Hình 3.4: Thực xử bao khít đối tƣợng chuyển động .46 Hình 3.5: Thực xử bao đối tƣợng khối chữ nhật nhỏ 47 Hình 3.6: Thực xử bao đối tƣợng hộp chữ nhật lớn, thực đếm số đối tƣợng chuyển động 48 v MỞ ĐẦU chọn đề tài Ngày nay, thuật ngữ hệ thống giám sát camera ngày trở nên phổ biến dần trở thành quen thuộc với chúng ta, ngƣời sống thời đại mới, thời đại kinh tế tri thức, thành tựu rực rỡ cơng nghệ thơng tin đóng vai trò chủ đạo Ra đời từ năm 1960 qua q trình hồn thiện phát triển, ngày hệ thống giám sát tự động hệ thống trợ giúp đắc lực cho ngƣời thực theo dõi, giám sát Với toán giám sát giao thơng, hệ thống giám sát cho biết đƣợc số lƣợng phƣơng tiện lƣu thông qua đoạn đƣờng, đƣa thông tin tốc độ chuyển động, đƣờng đối tƣợng đƣợc theo dõi Một hệ thống giám sát phát đám cháy, tự động cảnh báo cháy nơi đƣợc quan sát theo dõi Trong thời đại phát triển cao công nghệ tự động, nhu cầu hệ thống giám sát theo dõi ngày trở nên cấp thiết đặc biệt lĩnh vực an ninh, quân Chính việc nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát hình ảnh với hiệu tính tin cậy cao mục tiêu nhiều nhà khoa học Ý thức đƣợc lợi ích mà hệ thống giám sát thơng minh mang lại, em chọn đề tài khóa luận là: “Ứng dụng xử ảnh theo dõi đối tượng chuyển động” để từ áp dụng giải tốn theo dõi giám sát giao thơng – vấn đề bách Mục đích, đối tượng nghiên cứu Mục đích nghiên cứu: Tìm hiểu, khảo sát thực nghiệm ứng dụng hệ thống giám sát, theo dõi đối tƣợng chuyển động Dựa số thực nghiệm việc sử dụng camera quan sát để phát hiện, theo dõi đối tƣợng chuyển động xây dựng chƣơng trình minh họa Đối tượng nghiên cứu: Đối tƣợng chuyển động đƣợc ghi lại camera theo dõi phòng kín nhiễu điều kiện ngồi trời có nhiều nhiễu Nhiệm vụ, yêu cầu Đề tài khóa luận: “Ứng dụng xử ảnh theo dõi đối tƣợng chuyển động” đƣợc đặt với nhiệm vụ, yêu cầu: - Nghiên cứu tổng quan toán theo dõi đối tƣợng chuyển động vấn đề đặt hệ thống giám sát - Trình bày số kỹ thuật giải vấn đề sở vận dụng hoàn thiện phƣơng pháp có cho vấn đề đặt - Cài đặt thực nghiệm giải toán theo dõi đối tƣợng chuyển động Phương pháp nghiên cứu a Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo tài liệu liên quan nhằm xây dựng sở thuyết đề tài biện pháp cần thiết để giải vấn đề đề tài b Tham khảo ý kiến chuyên gia để thiết kế chƣơng trình phù hợp với thực tiễn c Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu sở luận đƣợc nghiên cứu kết đạt đƣợc qua phƣơng pháp Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Theo dõi tự động hƣớng đƣợc nghiên cứu phát triển lĩnh vực nhận dạng xử ảnh, tạo cách tiếp cận cho phần mềm thiết kế chuyên dụng cho thiết bị theo dõi tự động Nó mang lại nhiều tiện ích hiệu cho ngƣời sử dụng, đặc biệt hiệu kinh tế, tiết kiệm đƣợc nhiều thời gian công sức việc theo dõi đối tƣợng chuyển động Cấu trúc khóa luận Ngồi phần mở đầu kết luận, khóa luận bao gồm chƣơng sau: Chƣơng 1: Cơ sở thuyết Nêu vấn đề xử ảnh phép toán ứng dụng toán theo dõi đối tƣợng chuyển động Chƣơng 2: Xử ảnh theo dõi đối tƣợng chuyển động Trình bày vấn đề cần giải hệ thống theo dõi, giới thiệu toán theo dõi đối tƣợng chuyển động Sau trình bày số kỹ thuật giải vấn đề theo dõi đối tƣợng chuyển động, từ đề xuất phƣơng pháp giải giải tốn Chƣơng 3: Chƣơng trình thử nghiệm Trình bày việc cài đặt chƣơng trình, xây dựng liệu thực nghiệm, trình thực nghiệm, kết thực nghiệm kết đánh giá, nhận xét xử từ thực nghiệm dịch chuyển đối tƣợng lớn nhƣng có thay đổi hình dạng hai khung hình liên tiếp Tuy nhiên thực tế hình dạng đối tƣợng thƣờng thay đổi theo thời gian Bộ SSD điển hình, ứng viên đƣợc lựa chọn trở thành mục tiêu thời gian Đƣa dự đoán trạng thái ( xˆt 1 , sˆt 1 ) thời điểm khứ, dự đoán khoảng cách dịch chuyển dựa vào công thức SSD là: utssd  arg  [ Ft (u  xˆt 1  sˆt|t 1d )  F ( xˆt 1  sˆt 1d )] d D Trong Ft 1 Ft hai ảnh liên tiếp, X t|t-1 = S t-1 hệ số tỉ lệ khung hình trƣớc, W cửa sổ tìm kiếm, D chuẩn hỗ trợ trừ ảnh Đây bƣớc dự đoán khoảng dịch chuyển ban đầu đƣợc sử dụng cho việc khở tạo theo dõi MS Mơ hình màu sắc mục tiêu q = (qi ), i = 1,…, m m với q i 1 i = 1, đƣợc kết hợp từ m bít số khơng gian màu thích hợp (ví dụ nhƣ RGB hay Hue-Saturation) Nó đƣợc khởi tạo từ lúc bắt đầu trình theo vết đối tƣợng Đồ thị ứng viên p(x, s), vị trí x tỉ lệ s khung hình đƣợc xác định nhƣ sau: pi ( x, s )   Dk (s d s 2 |d |2 ) [ b ( x  d ) i ]  Dk (s 2 |d |2 ) d S Trong k(x) hàm lồi đơn điệu giảm với độ hỗ trợ D,  hàm Kronecker delta, hàm b(x)  {1, … ,m} số bít màu điểm ảnh x khung hình Khi độ tƣơng tự đƣợc đo hệ số Bhattacharyya, ρ(p,q)=  pi qi độ hội tụ hƣớng tới vị trí gần đƣợc đƣa từ module i mean – shift Trong trƣờng hợp này, độ nghiêng gradient thời điểm t đƣợc ssd khởi tạo y0 = xˆt 1 + ut trình xử nhƣ sau: 38 - Bƣớc 1: Đƣa vị trí yo tỉ lệ s, cần tính biểu đồ ứng viên P(yo, s) hệ số Bhattacharyya [ p( y , s), q] - Bƣớc 2: Xác định vị trí ứng viên:  D w( y0  d ) k ( s ' yi  2 |d |2 )( y0  d ) d S D w ( y0  d ) k ' ( s 2 |d |2 ) d S Trong trọng số vị trí x là: m w( x)   i 1 qi  [b( x)  i] pi ( y , s) - Bƣớc 3: Nếu [ p( y1 , s), q]  [ p( y0 , s), q] y1  ( y0  y1 ) - Bƣớc 4: Nếu | y1  y0 |  dừng lại Ngƣợc lại thay y  y1 quay lại bƣớc Đƣa dự đoán khoảng dịch chuyển ut = y1 - xˆt 1 Cuối cùng, hai thực thể liên kết với khoảng cách ma trận thống kê đƣợc chọn là:  u2   v2  e  K ( y ) b Độ lớn tỉ lệ Tỉ lệ đối tƣợng tham số quan trọng theo vết đối tƣợng Thông thƣờng tỉ lệ đối tƣợng thay đổi máy quay thay đổi tỉ lệ phóng to, thu nhỏ Tỉ lệ thay đổi đƣợc tính thơng qua tham số liên quan đến chuyển động đối tƣợng khung hình khung hình Các tham số ƣớc lƣợng Nếu ma trận At 2x2 phần mơ hình chuyển động tuyến tính đƣợc ƣớc lƣợng thời điểm t, hệ số phóng to, thu nhỏ là: t   0.5trace( At ) 39 Thực thể liên kết với độ đo ma trận thống kê Rt mơ hình quan sát đƣợc thiết lập số nhỏ c Cập nhật mơ hình mục tiêu Cập nhật mơ hình vấn đề chủ chốt theo vết đối tƣợng Thuật toán mean – shift làm giảm đáng kể xuất đối tƣợng thay đổi theo thời gian Trong trƣờng hợp biểu đồ màu thu đƣợc từ việc định nghĩa mục tiêu từ tƣơng quan khung hình với quan sát đối tƣợng đƣợc theo vết Để trì hiệu theo dõi mean – shift kịch bản, thiết phải cập nhật mơ hình theo vết đối tƣợng Cập nhật mơ hình giúp theo dõi thực tốt điều kiện ảnh lộn xộn xuất đối tƣợng thay đổi Trong hệ thống khoảng cách Bhattacharyya, khoảng cách mơ hình mục tiêu mơ hình vị trí đƣợc dự đốn thơng qua Kalman Filer Quá trình cập nhật đƣợc định nghĩa là: qt 1 qt  e [1 p ( qt , p ( xˆ ,sˆ))] p( xˆ, sˆ) Trong  hệ số thực dƣơng, tốc độ cập nhật mô hình  có giá trị phổ biến thực nghiệm 10 d Tổng kết thuật toán SSD - MS Thuật toán đƣợc tổng kết nhƣ sau Đƣa mơ hình màu tham chiếu trƣớc qt-1 dự đoán trạng thái trƣớc ( xˆt 1 , sˆt 1 ) với thống kê lỗi pt 1 : - Khoảng cách tính dựa vào SSD ssd - Khoảng cách với MS, khởi tạo ut mơ hình màu tham chiếu q t 1 , thu đƣợc khoảng cách cuối u t - Ƣớc lƣợng chung chuyển động liên quan thông qua ảnh thu đƣợc tỉ lệ  t 40 - Sử dụng khoảng tỉ lệ u t e t , cập nhật trạng thái Kalman filter, đƣa ( xˆ , sˆ ) với thống kê lỗi p t - Cập nhật mơ hình màu để thu đƣợc qt Trạng thái ban đầu ( xˆ1 , sˆ1 ) = 1, mơ hình màu tƣơng ứng q1 = p( xˆ1 , sˆ1 ) 41 CHƯ NG 3: CHƯ NG TRÌNH THỬ NGHIỆM Phát biểu toán Hệ thống theo dõi thiết bị quan sát đƣợc sử dụng nhiều sống hàng ngày Bài toán theo dõi đối tƣợng chuyển động công việc đƣa chuỗi hành vi đối tƣợng chuyểng động thời gian từ khung hình thu đƣợc Thủ tục đƣa thông tin đối tƣợng đƣợc theo dõi nhƣ đƣờng đối tƣợng, tốc độ hay hƣớng chuyển động đối tƣợng Hệ thống theo dõi giúp dự đốn đƣợc hành động đối tƣợng mô tả đƣợc hành động chúng, với đầu vào đầu toán nhƣ sau: Đầu vào tốn: Hình ảnh thu đƣợc từ camera cài đặt sẵn đoạn video Chƣơng trình cài đặt thực phát đối tƣợng chuyển động với video tĩnh, liệu thực nghiệm phát đối tƣợng chuyển động là:  Camera ghi lại đoạn hình ảnh nhiễu (trong phòng nhỏ): Có đối tƣợng có nhiều đối tƣợng chuyển động  Camera ghi lại đoạn hình ảnh nhiều nhiễu (ngồi trời): Có đối tƣợng có nhiều đối tƣợng chuyển động Đầu toán: Phát đƣợc đối tƣợng chuyển động camera ghi hình đoạn video Yêu cầu toán:  Thực nghiệm việc áp dụng thuật toán xử khác cho module phát đối tƣợng chuyển động  Thực nghiệm module phát đối tƣợng chuyển động môi trƣờng giám sát theo dõi khác 42  Thực nghiệm theo dõi đối tƣợng cụ thể: Thực nghiệm xác hóa đối tƣợng, xử nhập nhằng đối tƣợng chuyển động 3.2 Xây dựng chương trình thực nghiệm 3.2.1 Xây dựng chương trình Xây dựng chức sau cho chƣơng trình theo dõi đối tƣợng chuyển động:  Xây dựng sử dụng thƣ viện xử ảnh Aforge.Imaging, thƣ viện toán học Aforge.Math  Lớp Difference thực việc xử trừ ảnh hai ảnh đƣợc đƣa vào  Lớp Threshold định nghĩa, thực việc đƣa ngƣỡng xử  Lớp Erosion đƣợc xây dựng để làm mịn, lọc nhiễu minh họa cho khối xử làm Một số chức nhằm phát đối tƣợng chuyển động:  Lớp MotionDetector1: Thực xử đƣa vết chuyển động đối tƣợng dựa thuật toán chênh lệch tạm thời  Lớp MotionDetector2: Thực xử bao khít đối tƣợng chuyển động  Lớp MotionDetector3: Thực xử bao đối tƣợng khối chữ nhật nhỏ  Lớp MotionDetector4: Thực xử bao đối tƣợng hộp chữ nhật lớn, thực đếm số đối tƣợng chuyển động  Các lớp kế thừa giao diện ImotionDetetor Việc xử phát vùng ảnh đƣợc thực dựa hai mơ hình:  Mơ hình chênh lệch tạm thời  Mơ hình ảnh 43 3.2.2 Thiết kế chương trình Hình 3.1: Form giao diện hệ thống Hình 3.2: Form giao diện thực nghiệm chương trình 44 3 Thực nghiệm a Lớp MotionDetector1: Thực xử đƣa vết chuyển động đối tƣợng dựa thuật toán chênh lệch tạm thời điều kiện nhiễu có đối tƣợng chuyển động Hình 3.3: Thực xử đưa vết chuyển động đối tượng 45 b Lớp MotionDetector2: Thực xử bao khít đối tƣợng chuyển động điều kiện có nhiều nhiễu Hình 3.4: Thực xử bao khít đối tượng chuyển động 46 c Lớp MotionDetector3: Thực xử bao đối tƣợng khối chữ nhật nhỏ Hình 3.5: Thực xử bao đối tượng khối chữ nhật nhỏ 47 d Lớp MotionDetector4: Thực xử bao đối tƣợng hộp chữ nhật lớn, thực đếm số đối tƣợng chuyển động Hình 3.6: Thực xử bao đối tượng hộp chữ nhật lớn, thực đếm số đối tượng chuyển động Đánh giá kết thực nghiệm: - Trong điều kiện quan sát nhiễu, chƣơng trình đƣa đƣợc xác đối tƣợng chuyển động Bằng cách sử dụng số phƣơng pháp bao quanh đối tƣợng chuyển động, chƣơng trình đƣa xác vùng đối tƣợng chuyển động kèm với chức đếm đƣợc số lƣợng đối tƣợng chuyển động khung hình Tuy nhiên chƣơng trình chƣa thực loại bỏ bóng vật thể cách hiệu Do hình bao đối tƣợng chƣa bao khít đối tƣợng Các thuộc tính vật thể nhƣ: trọng tâm khối, diện 48 tích vùng vật thể khơng xác ảnh hƣởng trực tiếp đến kết đầu module phát đối tƣợng chuyển động đầu vào module phân loại theo dõi đối tƣợng - Các đối tƣợng chuyển động chậm, thay đổi, phƣơng pháp chênh lệch tạm thời tỏ hiệu việc vết đối tƣợng chuyển động Song phƣơng pháp đạt hiệu cao với đoạn phim quan sát đối tƣợng chuyển động nhanh, thay đổi nhiều - Với phƣơng pháp dựa mơ hình ảnh nền, việc phát đối tƣợng qua thực nghiệm ta thấy chúng phù hợp với nhiều hoàn cảnh Phƣơng pháp đặt hiệu tốt trƣờng hợp đối tƣợng chuyển động chậm, thay đổi Hơn phƣơng pháp cho phép ta dễ dàng bao đối tƣợng hình bao để dễ dàng thể vùng đối tƣợng chuyển động với thuộc tính 49 KẾT UẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRI N Trong thời gian nghiên cứu khóa luận “Ứng dụng xử ảnh theo dõi đối tượng chuyển động”, em nắm bắt đƣợc kiến trúc chung hệ thống giám sát video với kiến thức trình việc xử hình ảnh Đó là: Phát đối tƣợng chuyển động, phân loại đối tƣợng theo dõi đối tƣợng Từ em cài đặt tiến hành thực nghiệm đƣa số đánh giá cho phƣơng pháp đƣợc lựa chọn kết em đạt đƣợc chƣa đạt đƣợc (hƣớng phát triển) tổng kết lại dƣới đây: Các kết đạt được: - Nghiên cứu tổng quan toán theo dõi đối tƣợng chuyển động vấn đề đặt hệ thống theo dõi chuyển động - Trình bày số kỹ thuật giải vấn đề, đƣa giải pháp giải vấn đề sở vận dụng hoàn thiện phƣơng pháp có cho vấn đề đặt - Cài đặt, thực nghiệm giải toán phát đối tƣợng chuyển động Hạn chế: Bên cạnh kết đạt đƣợc, có vấn đề hạn chế, là: - Chƣa xây dựng hoàn thiện hệ thống giám sát, em giải đƣợc khâu cốt lõi hệ thống xử hình ảnh giám sát - Điều kiện quan sát, thiết bị kỹ thuật có ảnh hƣởng đến đầu vào toán nên kết đạt đƣợc chƣa đạt đƣợc tốt Hướng phát triển tương lai: - Hoàn thiện lại module phát theo dõi đối tƣợng chuyển động Đồng thời xây dựng module phân loại đối tƣợng hƣớng đến hồn thiện tồn hệ thống giám sát - Tích hợp trình xử hình ảnh giám sát vào hệ thống giám sát, cụ thể là: Bài toán giám sát giao thông 50 - Nghiên cứu cải tiến kỹ thuật giải toán nhằm đạt đƣợc hiệu tính xác cao 51 TÀI IỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Đăng Bình Nhận dạng liệu chuỗi, mơn Khoa học máy tính, Khoa Cơng nghệ thông tin, Trƣờng Đại học Khoa học Huế-2010 [2] Đỗ Năng Toàn Một số kỹ thuật phát hiện, bám sát đối tƣợng ứng dụng, Viện Công nghệ Thông Tin, Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam [3] Thế Thị Hƣờng Kỹ thuật trừ ảnh ứng dụng Khố luận tốt nghiệp Đại học 2005, Đại học Cơng nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội [4] Nguyễn Thị Lan Hƣơng Phát hiện, phân loại theo dõi đối tƣợng chuyển động hệ thống giám sát thông minh Khóa luận tốt nghiệp Đại học 2006, Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội [5] http://nguyendangbinh.org/LyThuyetNhanDang/ [6] http://opencv.org/ [7] https://code.google.com [8] http://www.codeproject.com/ 52 ... 1: Cơ sở lý thuyết Nêu vấn đề xử lý ảnh phép toán ứng dụng toán theo dõi đối tƣợng chuyển động Chƣơng 2: Xử lý ảnh theo dõi đối tƣợng chuyển động Trình bày vấn đề cần giải hệ thống theo dõi, giới... em chọn đề tài khóa luận là: Ứng dụng xử lý ảnh theo dõi đối tượng chuyển động để từ áp dụng giải tốn theo dõi giám sát giao thơng – vấn đề bách Mục đích, đối tượng nghiên cứu Mục đích nghiên... Thực xử lý đƣa vết chuyển động đối tƣợng 45 Hình 3.4: Thực xử lý bao khít đối tƣợng chuyển động .46 Hình 3.5: Thực xử lý bao đối tƣợng khối chữ nhật nhỏ 47 Hình 3.6: Thực xử lý bao đối
- Xem thêm -

Xem thêm: Ứng dụng xử lý ảnh trong theo dõi đối tượng chuyển động (2014) , Ứng dụng xử lý ảnh trong theo dõi đối tượng chuyển động (2014)

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay