CC BY
158
ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ Нокеева Р.М.
Нокеева Роза Манаповна - магистрант, кафедра вычислительной техники и программного обеспечения, факультет компьютерных систем и профессионального образования, Казахский агротехнический университет им. С. Сейфуллина, г. Астана, Республика Казахстан
Аннотация: в статье приводится анализ и сравнение различных методов для обнаружения движущихся объектов в видеопотоке.
Ключевые слова: машинное зрение, метод межкадровой разности, метод вычитания фона, определение параметров движения.
УДК 004.931, 004.932
Наряду с развитием информационных технологии и повышением уровня жизни людей, повышаются и требования к безопасности и осведомленности отдельных лиц, поэтому задача видеонаблюдения и мониторинга является актуальной и применяется в различных сферах деятельности человечества. Системы видеонаблюдения широко применяются в коммерческих организациях, банках, в системах военной и общественной безопасности, на дорогах и во многих других областях [1]. Помимо типовых стандартных функции - вывода изображения на монитор и многопоточного наблюдения, нынешние системы видеонаблюдения позволяют записывать на цифровые носители, также, что является немаловажным, оснащаются модулями интеллектуального обнаружения движения в видеопотоке и в последующем обработкой полученной информации.
В системе видеонаблюдения при обнаружении и мониторинге движущихся объектов, важным составляющим показателем является уровень интеллектуальности системы видеонаблюдения. Такие системы позволяют исключить неподвижное фоновое изображение, фокусироваться на движущихся объектах и определять относительные координаты движущихся целей. В нынешнее время на рынке информационных технологии уже разработаны алгоритмы и системы, которые позволяют успешно решать такие проблемы. Для повышения оптимизации работы системы видеонаблюдения необходимо разработать алгоритм, при котором будут анализироваться наличие движущихся объектов и приниматься решение о записи видеопотока в память, что позволяет обеспечить хранение информации в удобном виде и с минимальными затратами памяти.
В данной работе рассматриваются общие решения задачи обнаружения движущихся объектов в видеопотоке, также проведен сравнительный анализ имеющихся методов. Существуют такие подходы, как метод вычитания фона, метод межкадровой разности и метод оптического потока. Представленные методы имеют различную сложность реализации и отличаются необходимыми требованиями к вычислительным ресурсам.
Метод межкадровой разности
Данный способ состоит из получения последовательных кадров изображения объекта, и в определении изменений между двумя кадрами изображения методом вычитания двух последовательных кадров и последующей обработки межкадровой разности [2, 3]. При обработке те места на кадре, которые относятся к движению объекта, отмечаются двоичной единицей, а остальные - как двоичные нули. В результате выделяются пиксели изображения движущегося объекта. По полученному изображению можно определить местонахождение и параметры движения объекта. Достоинством данного метода является простота и нетребовательность к
вычислительным ресурсам. Недостатками метода межкадровой разности является сложность обнаружить движение объекта и определить параметры его движения в случаях изменения освещенности, высокого уровня шумов, таких как, движение листвы деревьев, легкого качания камеры и т.д. До недавнего времени многие детекторы движения функционировали именно по этому принципу.
Алгоритм вычисления данного метода для случая обработки цветного видео в формате RGB выглядит следующим образом: на вход поступают два видеокадра, которые представляют собой две последовательности байт в формате RGB, затем производится вычисление попиксельных межкадровых разностей [4].
Ries = R - R2\
GL = G -G2\ BL = B -B'2\
где, значение R'res , G'res, B'res - значения красной, зеленой и синей компонента
цвета i-го пикселя результирующего растра, R1, G[, B[, R22, G', B' - значения красной, зеленой и синей компонента цвета i-го пикселя на первом и втором кадре.
Для каждого пикселя вычисляется среднее значение между значениями трех компонентов цвета:
p' = (Ries + Gies + Bis )/3
Среднее значение сравнивается с заданным порогом. В результате формируется двоичная маска.
m-J0- p'< T}
К Р s T j
где, m' - это значение i-го элемента маски, T - порог сравнения или порог чувствительности.
В маске, единицы будут располагаться там, где возможно присутствует движение. Однако могут быть погрешности и ложные срабатывания отдельных элементов маски [5]. Поэтому данный метод нынче используется редко.
Метод вычитания фона
Метод вычитания фона - наиболее широко распространенный подход для обнаружения движущихся объектов в видеоизображениях, полученных с помощью стационарной видеокамеры [6]. Суть метода заключается в попиксельном сравнении текущего кадра с шаблоном, который называется моделью фона. Данная модель представляет собой описание сцены без движущихся объектов. Для отображения изменений освещенности и геометрических параметров модель должна регулярно обновляться. Алгоритм метода вычитания фона состоит из предобработки, моделировании фона, обнаружения движения и постобработки. При этом предобработка сводится к выделению на изображении тех элементов, которые предположительно принадлежат движущим объектам. Для того чтобы данный алгоритм был устойчив к изменениям фона, например, освещения, необходимо обновлять фон время от времени [7]. Типовая схема работы метода представлена на Рис. 1.
Рис. 1. Схема обнаружения объектов при методе вычитания фона Заключение
В данной работе были исследованы процедуры обнаружения движения в видеопотоке методами определения межкадровой разности и методами вычитания фона. Для реализации программного комплекса на вычислительных машинах наиболее эффективен метод вычитания фона, обладающий улучшенными качественными характеристиками по сравнению с методом межкадровой разности. Представленные методы являются простыми в применении и обычно используются параллельно с другими алгоритмами для достижения поставленных целей при программной реализации системы видеонаблюдении.
Список литературы
1. Шашков Б.Д., Шепелев К.В. Комбинированный метод детектирования и классификации движущихся объектов в системах видеонаблюдения // Москва. Издательство «Спутник+», 2017. 241-245 с.
2. Информационный портал Российских изобретателей. Способ обнаружения движущихся объектов и определения их параметров. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://bankpatentov.ru/node/204874/ (дата обращения: 10.10.2018).
3. Хабрахабр. Алгоритм определения движения через сравнение двух кадров. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://habrahabr.ru/post/134635/ (дата обращения: 10.10.2018).
4. Лукьяница А.А., Шишкин А.Г. Цифровая обработка видеоизображений // Издательство «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. 518 с.
5. Tudan Li. CVOnline: Motion and time sequence Analysis. [Электронный ресурс], 2002. Режим доступа: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/ (дата обращения: 14.10.2018).
6. Journal of Image and Graphics // Volume 2. № 2. [Электронный ресурс]. 2014. Режим доступа: http://www.joig.org/uploadfile/2015/0116/20150116050405355.pdf/ (дата обращения: 15.10.2018).
7. Вежневец В. Лекция 5. Обработка и анализ изображений. Компьютерное зрение. [Электронный ресурс], 2002. Режим доступа: http://dok.opredelim.com/docs/index-36574.html/ (дата обращения: 15.10.2018).
