Một mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh

Chia sẻ: Anhnangchieuta | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

15
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đề xuất một mô hình hệ thống giám sát thông minh cho phép phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên. Ở bước đầu tiên, chúng tôi sử dụng phương pháp trừ ảnh nền và xác định ngưỡng để phát hiện tiền cảnh. Qua bước thứ hai, từ các hình ảnh tĩnh của video chúng tôi trích xuất các vùng riêng biệt là các vùng có khả năng đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Một mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh

Mai Lam 133 Một mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh Mai Lam Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin, Đại học Đà Nẵng, Đà Nẵng, Việt Nam mlam@cit.udn.vn Tóm tắt. Bài báo đề xuất một mô hình hệ thống giám sát thông minh cho phép phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên. Ở bước đầu tiên, chúng tôi sử dụng phương pháp trừ ảnh nền và xác định ngưỡng để phát hiện tiền cảnh. Qua bước thứ hai, từ các hình ảnh tĩnh của video chúng tôi trích xuất các vùng riêng biệt là các vùng có khả năng đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi. Sau đó, chúng tôi loại bỏ các khoảng trống giữa các điểm ảnh của các đối tượng phát hiện nhằm nâng cao độ chính xác. Cuối cùng, một bộ lọc Kalman được áp dụng để phát hiện người trong khung ảnh liên kết với đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi. Các kết quả thực nghiệm trên dữ liệu đối tượng bỏ quên ABODA cho thấy hệ thống đề xuất là hiệu quả trong việc giám sát video theo thời gian thực. Từ khóa: Phát hiện Đối tượng, Trừ Ảnh nền, Ngưỡng, Vùng Riêng biệt, Bộ lọc Kalman. 1 Giới thiệu Hiện nay, các hệ thống giám sát bằng hình ảnh ngày càng trở nên phổ biến và dần trở thành quen thuộc với chúng ta. Xuất hiện từ những năm 1960 [1], hệ thống giám sát là một trong những hệ thống trợ giúp đắc lực nhất cho con người thực hiện theo dõi, giám sát. Cùng với sự tiến bộ khoa học công nghệ, giá thành các thiết bị ngày một rẻ hơn cũng như nhận thức của con người về các biện pháp phòng ngừa tội phạm được tăng cường thì tại bất cứ địa điểm công cộng nào như nhà hàng, cơ quan, trường học hoặc nhà ga đều có sự có mặt của camera giám sát. Hình 1. Minh họa bộ dữ liệu Abandoned Objects Dataset (ABODA) Tuy nhiên, tội phạm cũng ý thức và hành động như mọi người khác, để bảo vệ tài sản khỏi các tình huống không mong muốn, đòi hỏi một quy trình của hệ thống giám sát thông minh, để có thể phát hiện bất kỳ sự kiện nghi ngờ nào thực hiện bởi bất kỳ ai và sau đó gởi cảnh báo đến bộ phận an ninh bảo vệ. Do vậy, việc nghiên cứu và xây dựng một hệ thống giám sát thông minh bằng hình ảnh có thể phát hiện theo dõi đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên với hiệu quả và tính tin cậy cao đang là mục tiêu của nhiều nhà khoa học.
134 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau, phần hai trình bày các nghiên cứu liên quan với chủ đề bài báo, phần ba mô tả chi tiết mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh đề xuất, các kết quả thực nghiệm được trình bày trong phần bốn và các kết luận được đúc kết ở phần cuối của bài báo. 2 Nghiên cứu liên quan Phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên tập trung các chủ đề phát hiện đối tượng chuyển động và phân loại đối tượng. Phát hiện đối tượng chuyển động là quá trình xử lý chuỗi ảnh liên tiếp trong một đoạn video để phát hiện ra các đối tượng chuyển động trong một đoạn hình ảnh. Đã có nhiều phương pháp được đưa ra để giải quyết vấn đề này, có thể phân thành các loại phương pháp sau: các phương pháp trừ ảnh nền (Background Subtraction) [2], các phương pháp dựa trên thông kê (Statistical Methods) [3] và các phương pháp dựa trên sự chênh lệnh tạm thời giữa các khung hình (Temporal Differencing) [4]. Sau khi có kết quả phát hiện vùng ảnh chứa đối tượng chuyển động hình ảnh đó vẫn còn rất nhiều nhiễu do đó cần phải lọc bỏ đi các nhiễu này. Để xử lý vùng ảnh đó có một số phương pháp như tiền xử lý mức điểm ảnh tiền cảnh để loại bỏ nhiễu, phát hiện bóng v.v. Từ đối tượng đã được làm sạch này chúng ta có thể xác định tính chất mỗi đối tượng. Về phân loại đối tượng là quá trình phân lớp đối tượng chuyển động thuộc lớp sự vật nào như người, đồ vật v.v cho chúng ta biết được đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên. Phân loại một đối tượng để theo dõi và phân tích hành động của nó một cách chính xác là rất quan trọng. Hiện tại, có hai cách tiếp cận chủ yếu: phương pháp dựa trên hình dạng [5] và phương pháp dựa trên sự chuyển động [6]. Phần tiếp theo, chúng tôi trình bày chi tiết về hệ thống phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên và các mô tả kỹ thuật cũng trình bày trong phần này. 3 Mô hình đề xuất Kiến trúc hệ thống được trình bày trong Hình 2. Hệ thống nhận các hình ảnh đầu vào từ các camera giám sát hoặc các tệp tin video. Đầu ra cuả hệ thống các kết quả sự kiện được phân loại. Các kết quả này được thể hiện ở giao diện người dùng trên màn hình máy tính.
Mai Lam 135 Hình 2. Mô hình hệ thống giám sát hình ảnh đề xuất 3.1 Phương pháp trừ ảnh nền Phương pháp trừ ảnh nền là phương pháp rất phổ biến và hiệu quả trong việc giải quyết phân đoạn với những đoạn hình ảnh có khung cảnh tĩnh. Bằng việc sử dụng phép trừ ảnh ở mức điểm ảnh, một khung hình sẽ được so sánh với một hình nền để từ đó đưa ra vùng các điểm ảnh khác nhau giữa khung hình đó và ảnh nền. Các điểm ảnh khác nhau sẽ được hiểu như là các điểm ảnh nổi lên trên ảnh nền. Sau khi tìm ra các vùng ảnh nổi, các vùng này sẽ được xử lý để lọc đi các nhiễu, các vết không phù hợp bằng một số thuật toán lọc nhiễu khác nhau. Hình 3 trình bày cách làm việc của phương pháp trừ ảnh nền.
136 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Fig. 3. Minh họa cách làm việc của phương pháp trừ ảnh nền 3.2 Xác định ngưỡng Ngưỡng được sử dụng rộng rãi để tạo mặt nạ tiền cảnh của video được quay bằng camera tĩnh. Đây là phương pháp phân đoạn đơn giản nhất dùng để chỉ một giá trị mà chúng ta dựa vào để phân hoạch một tập hợp thành các miền phân biệt. 3.3 Trích xuất vùng riêng biệt Hệ thống giám sát của chúng tôi chỉ tập trung vào khu vực mà khả năng đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ quên cao, chứ không phải là quầy nơi để đồ hành lý v.v. Chúng tôi đã trích xuất vùng riêng biệt ROI (Region of Interest) là khu vực video bị loại bỏ mà không chứa đối tượng bị bỏ rơi. ROI được xác định bằng cách tạo mặt nạ nhị phân, là hình ảnh nhị phân có cùng kích thước với hình ảnh được xử lý bằng điểm ảnh xác định ROI được đặt thành 1 và tất cả các điểm ảnh khác được đặt thành 0. 3.4 Các phép toán hình thái học Trong trường hợp màu sắc của đối tượng bị bỏ rơi và màu nền là giống nhau, đối tượng được phát hiện sẽ không rõ ràng. Chúng tôi sử dụng các phép toán hình thái học để xử lý các điểm ảnh.Việc này giúp lấp đầy các khoảng trống nhỏ giữa các đối tượng được phát hiện rõ rệt hơn. Hình 3 mô tả một phép toán hình thái học. Hình 4. Minh họa phép toán hình thái học (morphology)
Mai Lam 137 3.5 Phát hiện đối tượng chuyển động dựa trên bộ lọc Kalman Bộ lọc Kalman được thiết kế để theo dõi đối tượng chuyển động. Trong hệ thống của chúng tôi, nó được sử dụng để dự đoán vị trí tương lai của vật thể. Hình. 5. Phát hiện đối tượng với bộ lọc Kalman 4 Thực nghiệm 4.1 Môi trường thực nghiệm Chương trình được viết bằng ngôn ngữ Matlab phát triển trên môi trường Computer Vision Toolbox. Được thử nghiệm trên hệ điều hành Windows 10, máy tính PC tốc độ 2.67 GHz, bộ nhớ 8GB RAM. Về dữ liệu thực nghiệm cho bài toán, chúng tôi sử dụng tập dữ liệu về đối tượng bỏ quên (ABODA) [7] là một tập dữ liệu cho phát hiện đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi. ABODA bao gồm 11 video được gắn nhãn với các kịch bản trong thực tế khác nhau cho việc phát hiện đối tượng bị bỏ rơi. Các tình huống bao gồm cảnh đông đúc, cảnh thay đổi điều kiện ánh sáng, cảnh ban đêm, cũng như các cảnh quay môi trường trong nhà và ngoài trời v.v 4.2 Đánh giá phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên Việc thực nghiệm tìm tính độ chính xác của hệ thống đề xuất được thực hiện trong các điều kiện môi trường khác nhau như sự thay đổi ánh sáng, chuyển động của đối tượng, số lượng đối tượng có trong khung hình v.v. Bảng 1 trình bày kết quả thực hiện trên bộ dữ liệu ABODA. Bảng 1. Các kết quả cho bộ dữ liệu ABODA Dữ liệu/Video Số lượng đối tượng bỏ quên Đúng Sai ABODA/Video 01 1 1 0 ABODA/Video 02 1 1 0 ABODA/Video 03 1 1 0 ABODA/Video 04 1 1 1 ABODA/Video 05 1 1 0 ABODA/Video 06 1 1 0 ABODA/Video 07 1 1 0 ABODA/Video 08 1 1 1 ABODA/Video 09 1 1 0 ABODA/Video 10 1 1 1 ABODA/Video 11 1 1 2
138 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC 4.3 Phân tích thời gian phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên Bảng 2 mô tả thời gian phát hiện đối tượng bị bỏ quên sau khi người rời khỏi khung hình. Chúng tôi đặt khoảng thời gian trong 20 giây (120 khung hình) để xác định một vật bỏ quên đó là một người để lại một đồ vật, và không trở lại bên trong khung hình để lấy lại. Bảng 2. Phân tích thời gian phát hiện đối tượng bị bỏ quên sau khi người rời khỏi khung hình Dữ liệu/Video Tổng thời gian người Tổng thời gian đồ Tổng thời gian nằm trong khung (giây) vật bị bỏ quên người bên ngoài (giây) khung hình (giây) ABODA/Video 01 5 25 23 ABODA/Video 02 8 22 21 ABODA/Video 03 4 19 23 ABODA/Video 04 12 25 17 ABODA/Video 05 5 28 22 ABODA/Video 06 9 21 28 ABODA/Video 07 10 27 26 ABODA/Video 08 7 23 21 ABODA/Video 09 9 22 24 ABODA/Video 10 15 26 19 ABODA/Video 11 25 23 28 5 Kết luận Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất kiến trúc chung một hệ thống giám sát video thông minh cùng với các mô tả về quá trình xử lý hình ảnh. Đó là phát hiện đối tượng chuyển động, phân loại đối tượng và theo dõi đối tượng. Từ đó, chúng tôi cài đặt và tiến hành thực nghiệm đưa ra một số đánh giá cho các phương pháp được lựa chọn. Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ hoàn thiện lại thành phần phát hiện và theo dõi đối tượng chuyển động, tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các kỹ thuật giải quyết bài toán nhằm đạt được hiệu quả và tính chính xác cao nhất. Tài liệu tham khảo 1. Weiming Hu, Tieniu Tan, Liang Wang, and S. Maybank: A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behaviors. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 34(3):334–352, August 2004. 2. O. Barnich and M. Van Droogenbroeck. ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences. IEEE Transactions on Image Processing, 20(6):1709–1724, June 2011. 3. Ismail Haritaoglu, David Harwood, and Larry S. Davis. W4: Real-time surveillance of people and their activities. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22:809–830 (2000). 4. Antoine Manzanera and Julien C. Richefeu: A new motion detection algorithm based on [Sigma]- [Delta] background estimation. Pattern Recognition Letters, 28(3):320–328, February 2007. 5. Chris Stauer, W. Eric, and W. Eric L. Grimson: Learning patterns of activity using real-time tracking. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22:747–757 (2000). 6. Shih-Chia Huang: An advanced motion detection algorithm with video quality analysis for video surveillance systems. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 21(1):1 – 14, January 2011. 7. http://imp.iis.sinica.edu.tw/ABODA/index.html