Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время системы видеонаблюдения находят все более широкое применение в различных сферах человеческой жизни. Помимо очевидного использования в сфере охраны разного рода мобильных и стационарных объектов такие системы также применяются в научных исследованиях и в промышленности, например, в задачах оценки визуальной обстановки, складывающейся при функционировании производственно-технологических комплексов различных типов.
Технические характеристики основных элементов, используемых при построении подобных информационно-измерительных систем, постоянно совершенствуются: увеличивается число элементов дискретизации, а также чувствительность фотоэлектронных преобразователей, формирующих информационный сигнал; увеличивается ёмкость оперативной и внешней памяти и быстродействие интерфейсов цифровой передачи данных; постоянно возрастает производительность сигнальных процессоров. При этом стоимость элементной базы сокращается.
Учитывая, что значительная зрительная нагрузка оператора системы вызывает его утомление и снижает эффективность наблюдения с течением времени, перечисленные выше факторы обуславливают актуальность и целесообразность разработки средств и методов автоматизации отдельных функций оператора или всей его деятельности в целом.
В частности, одним из элементов автоматической оценки визуальной обстановки системами видеонаблюдения является обнаружение движения тех или иных объектов на контролируемых сценах.
Задача обнаружения движущихся объектов в силу своей специфики до сих пор полностью не решена. В большинстве существующих методов нет четких критериев по настройке детектора движения под конкретные условия. В результате разработчикам приходится опытным путём подбирать параметры системы под конкретные условия работы, что увеличивает время проектировании системы и снижает эффективность её функционирования.
Эффективность работы всей системы очевидно должна повышаться, если синтез алгоритмов обработки выполнять комплексированно с выбором параметров и структуры аппаратной части информационно-измерительной системы. Существующие методы, как правило, не учитывают или учитывают не в полной мере свойства используемой аппаратуры.
Перечисленные выше обстоятельства обуславливают актуальность задачи разработки комплексного метода проектирования аппаратной и программной частей информационно-измерительной системы видеонаблюдения, обеспечивающей обнаружение подвижных объектов.
Объектом исследования является сканирующий аппаратно-программный комплекс панорамного видеонаблюдения с функцией обнаружения движения, который включает в себя оптико-электронные средства формирования и обработки панорамного изображения, а также математическое и программное обеспечение анализа и обнаружения движения в сформированном потоке кадров.
Предметом исследования диссертационной работы являются математические методы и программные средства, обеспечивающие в процессе функционирования систем видеонаблюдения рассматриваемого класса требуемую надёжность обнаружения подвижного объекта.
Методы исследования. В работе используются методы теории вероятностей и математической статистики, теории цифровой обработки сигналов. Разработка алгоритмов и программ осуществлялась с использованием объектно-ориентированного подхода к организации данных и алгоритмов.
Вопросами цифровой обработки изображений и синтеза систем формирования изображения занимались отечественные учёные: М.Б. Руцков, Г.П. Катыс, В.В. Яншин, В.А. Сойфер; зарубежные учёные: Б. Яне, Р. Гонсалес, Р. Вудс, Д. Форсайт, Ж. Понс, Р. Фишер. В известных работах предложены варианты решения частных задач обнаружения движения.
Целью диссертационной работы является разработка комплексного метода проектирования аппаратной и программной частей информационно-измерительной системы видеонаблюдения, обеспечивающего повышение качества обнаружения подвижных объектов в потоке кадров повышенного разрешения.
В соответствии с указанной целью в диссертационной работе поставлены следующие задачи.
1. Произведение анализа существующих подходов обнаружения подвижных объектов.
2. Исследование обобщённой структуры сканирующей информационно-измерительной системы обнаружения движения, выявлены основные параметры, определяющие эффективность работы системы.
3. Исследование параметров оптико-электронного узла сканирующей информационно-измерительной системы.
4. Анализ существующих методов обнаружения подвижных объектов.
5. Решение задачи обнаружения на изображении областей с подвижными объектами.
6.Определение влияния технических характеристик используемого оборудования (в частности, шума видеосенсора) на параметры предлагаемых фильтров.
7. Разработка метода определения координат подвижного объекта, основанного на фильтрации изображений межкадровой разности.
Научная новизна работы заключается в следующем:
1. Разработан метод определения области изображения, содержащей подвижный объект, основанный на пространственно-временной фильтрации последовательности кадров и отличающийся от известных двухэтапным характером обработки — поэлементной обработкой во временной последовательности кадров и последующей групповой обработкой внутри отдельного кадра, что обеспечивает при сохранении высокого быстродействия большую надёжность обнаружения подвижного объекта.
2. Предложен метод рационального выбора параметров пространственно-временных фильтров на основе анализа технических характеристик системы формирования изображения, позволяющий сократить время настройки системы и обеспечить наилучшее качество её функционирования.
3. Разработан метод определения координат подвижного объекта, основанный на фильтрации изображений межкадровой разности, отличающийся от известных использованием априорной информации о размерах обнаруживаемых подвижных объектов.
Практическая ценность работы заключается в создании набора методов, реализованных в виде библиотеки программных функций, что позволяет осуществлять проектирование сканирующих информационно-измерительных систем рассматриваемого класса без проведения дополнительных исследований.
Положения, выносимые на защиту:
1. Метод определения области изображения, содержащей подвижный объект.
2. Метод рационального выбора параметров пространственно-временной фильтрации для обнаружения подвижных объектов.
3. Метод определения координат подвижного объекта, основанный на фильтрации изображений межкадровой разности.
Реализация результатов диссертационной работы. Прикладные результаты диссертационной работы были внедрены в ООО «Конус» в 2010 году в рамках х/д работы.
Теоретические результаты работы внедрены в учебном курсе «Информационно-измерительные устройства и системы в робототехнике» на кафедре робототехники и автоматизации производства Тульского государственного университета.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях: Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Псков, ПГПИ, 2009 г.); 16-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 2009 г.); IV магистерской научно-технической конференции (Тула, ТулГУ, 2009 г.); VI молодёжной научно-практической конференции Тульского государственного университета «Молодёжные инновации» (Тула, ТулГУ, 2012 г.), а также на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава ТулГУ (2010-12 гг.) и научных семинарах кафедры РТиАП ТулГУ.
Публикации. По результатам исследований опубликовано 11 печатных работ, включающих: 3 статьи в сборниках, рекомендованных ВАК для публикации материалов кандидатских диссертаций, 1 тезис доклада на международной конфиренции, 1 тезис доклада на всероссийской конференции.
Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных информационных источников из 77 наименований и приложений. Работа изложена на 122 страницах машинописного текста и включает 59 рисунка и 3 таблицы.
