PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG DỰA TRÊN HÌNH ẢNH THU ĐƯỢC TỪ CAMERA GIÁM SÁT CÓ QUAY QUÉT
179 lượt xemTừ khóa:
Phát hiện đối tượng chuyển động; Camera chuyển động; Định vị đối tượng; Ảnh toàn cảnh; Độ khác biệt giữa các ảnh.Tóm tắt
Bài báo này giới thiệu một phương pháp hiệu quả để phát hiện nhiều đối tượng chuyển động từ một chuỗi các khung hình thu được từ một camera chuyển động. Phát hiện đối tượng chuyển động từ một camera chuyển động (quay quét) là một vấn đề khó vì chuyển động của camera và chuyển động của đối tượng bị trộn vào nhau. Trong phương pháp đề xuất, tác giả tạo ra một ảnh toàn cảnh từ camera chuyển động. Tiếp theo, với mỗi khung hình thu được từ camera, tác giả sử dụng phương pháp trộn mẫu để tìm vị trí của ảnh trong ảnh toàn cảnh. Cuối cùng, sử dụng phương pháp xác định khác biệt ảnh để tìm ra đối tượng chuyển động. Các kết quả thực nghiệm cho thấy, phương pháp đề xuất đạt được kết quả tốt với tỷ lệ phát hiện chính xác trung bình đạt trên 80%.
Tài liệu tham khảo
[1]. X. Zhou, C. Yang, W. Yu, “Moving object detection by detecting contiguous outliers in the low-rank representation”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(3) (2013) 597-610.
[2]. W.-C. Hu, C.-Y. Yang, D.-Y. Huang, “Robust real-time ship detection and tracking for visual surveillance of cage aquaculture”, Journal of Visual Communication and Image Representation 22(6) (2011) 543-556.
[3]. F.-L. Lian, Y.-C. Lin, C.-T. Kuo, J.-H. Jean, “Voting-based motion estimation for real-time video transmission in networked mobile camera systems”, IEEE Transactions on Industrial Informatics 9(1) (2013) 172-180.
[4]. D. Tran, J. Yuan, D. Forsyth, “Video event detection: From subvolume localization to spatiotemporal path search”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 36(2) (2014) 404-416.
[5]. Marie-Neige Chapel, Thierry Bouwmans, “Moving objects detection with a moving camera: A Comprehensive Review”, Computer Science Review, Volume 38, 2020, pp. 1-2.
[6]. D. Avola, L. Cinque, G. Foresti, C. Massaroni, D. Pannone, “A keypoint-based method for background modeling and foreground detection using a PTZ camera”, Pattern Recognition Letters 96 (2017) 96–105.
[7]. W. Choi, C. Pantofaru, S. Savarese, “A general framework for tracking multiple people from a moving camera”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(7) (2013).
[8]. P.M. Jodoin, M. Mignotte, C. Rosenberger, “Segmentation framework based on label field fusion”, IEEE Transactions on Image Processing 16(10) (2007) 2535-2550.
[9]. Y. Wang, “Joint random field model for all-weather moving vehicle detection”, IEEE Transactions on Image Processing 19(9) (2010) 2491-2501.
[10]. W.-C. Hu, C.-H. Chen, C.-M. Chen, T.-Y. Chen, “Effective moving object detection from videos captured by a moving camera”, in: Proceedings of the First Euro-China Conference on Intelligent Data Analysis and Applications, Vol. 1, 2014, pp. 343-353.
