042_Phát hiện, phân loại và theo dõi đối tượng chuyển động trong hệ thống giám

- 24 -
TÓM TẮT KHOÁ LUẬN
Đề tài: PHÁT HIỆN, PHÂN LOẠI VÀ THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRONG
HỆ THỐNG GIÁM SÁT THÔNG MINH
Sinh viên:
Trần Nguyên Khải
La Tuấn Dũng
Nguyễn Thị Lan Hương
Cán bộ hướng dẫn: PGS-TS. Nguyễn Văn Vỵ
1. Giới thiệu
Hệ thống giám sát thông minh đang là
bài toán thu hút nhiều sự quan tâm và nghiên
cứu trong những năm gần đây. Phát hiện, phân
loại và theo dõi đối tượng chuyển động là các
quá trình c
ơ bản trong quá trình xử lý hình ảnh –
cốt lõi của hệ thống giám sát thông minh bằng
hình ảnh. Các quá trình này có quan hệ mật thiết
với nhau, quyết định hiệu quả, tính chính xác
của hệ thống giám sát thông minh.
Trong khóa luận tốt nghiệp này chúng
tôi tập trung trình bày quá trình xử lý hình ảnh
qua việc thực hiện giải quyết ba bài toán: phát
hiện, phân loại và theo dõi đối tượng chuyển
động. Chúng tôi đề xuất hướng giải quyết các
bài toán bằng các phương pháp, thuật toán khác
nhau từ đó đưa ra đánh giá cho từng bài toán cụ
thể. Đồng thời, chúng tôi thiết kế và xây dựng
thành công module giải quyết được hai bài toán
phát hiện và theo dõi đối tương chuyển động.

Từ đó, chúng tôi tiến hành thực nghiệm để đưa
ra đánh giá khách quan nhất cho các khối xử lý
hình ảnh trong một hệ thống giám sát thông
minh.
Một hệ thống giám sát thông minh
bằng hình ảnh là một tập hợp các bài toán nhỏ.
Nhìn một cách t
ổng quan:
- Đầu vào của hệ thống sẽ là hình
ảnh thu được tại các điểm quan sát
- Đầu ra của hệ thống sẽ là các
thông tin về chuyển động, hành vi,
lớp… của các đối tượng được giám
sát.

2. Cơ sở lý thuyết
Việc xử lý của hệ thống giám sát thông
minh bằng hình ảnh tóm lại có thể hiểu là việc
phân tích và xử lý hình ảnh video qua việc giải
quyế
t các bài toán sau:
Bài toán 1: Phát hiện các đối tượng
chuyển động là bước cơ bản đầu tiên trong bài
toán phân tích hình ảnh video, công việc này
khái quát lại đó là việc tách các các đối tượng
chuyển động trong từ các hình ảnh nền của các
đối tượng đó. Phương pháp thường được sử
dụng trong bài toán này đó là: phương pháp trừ
ảnh nền, các phương pháp dựa trên thống kê,
phương pháp chênh lệch tạm thời, và các

phương pháp dựa trên luồng thị
giác.
Bài toán 2: Phân lớp đối tượng là công
việc phân loại ra các lớp đối tượng đã được tìm
ra theo các lớp đã được định nghĩa trước như:
Lớp người, lớp phương tiện, lớp động vật,…
Đây là bước cần thiết để có thể tiếp tục phân
tích các hoạt động của chúng. Hiện tại có hai
hướng chính tiếp cận để giải quyết bài toán này
đó là: Hướng tiế
p cận dựa trên hình dáng của
các vết và hướng tiếp cận dựa trên chuyển động
của các đối tượng. Hướng tiếp cận dựa trên hình
dáng của đối tượng hoàn toàn dựa vào các tính
chất 2D của các vết tìm được, trong khi đó
hương tiếp cận dựa trên chuyển động của đối
tượng dựa trên các tính chất chuyển động của
đối tượng theo thời gian.
Bài toán 3: Theo dõi đối tượng đó là
công việc đưa ra một chuỗi các hành vi của đối
tượng chuyểng động trong một thời gian từ các
khung hình thu được. Thủ tục này đưa ra các
thông tin về đối tượng được theo dõi như đường
đi của đối tượng, tốc độ hay hướng chuyển động
của đối tượng. Từ đó có thể dự đoán được hành
động của các đối tượng và mô tả được hành
động của chúng.
Đầu vào của quá trình này đó
là các đầu ra các quá trình tìm và phân lớp đối
tượng chuyển động.

3. Phương pháp giải quyết
Bài toán phát hiện đối tượng sử dụng
phương pháp tích hợp các mô hình ảnh nền để
phát hiện đối tượng chuyển động. Cụ thể: Mô
hình trừ ảnh nền tương hợp, Mô hình chênh lệch
tạm thời và mô hình phân tán Gausse.

- 25 -
Bài toán phân loại đối tượng sử dụng
phương pháp phân loại đối tượng dựa trên đặc
trưng hình chiếu của đối tượng.
Bài toán theo dõi đối tượng chuyển động sử
dụng kết hợp các thuật toán Kalman Filter,
Mean – Shift và SSD.

4. Thực nghiệm
Trong quá trình nghiên cứu và phát
triển vấn đề phát hiện, phân loại đối tượng
chuyển động chúng tôi đã thực hiện cài đặt và
tiến hành thự
c nghiệm nhằm nghiên cứu và
minh họa trực quan bài toán xử lý hình ảnh
trong hệ thống giám sát. Ngoài việc thiết lập cơ
sở dữ liệu thực nghiệm chúng tôi thực hiện các
thực nghiệm chính sau:
Thực nghiệm về việc áp dụng các thuật
toán xử lý khác nhau cho module phát hiện đối
tượng chuyển động
Thực nghiệm module phát hiện đối

tượng chuyển động trong các môi trường giám
sát theo dõi khác nhau
Thực nghiệm theo dõi đố
i tượng cụ thể:
thực nghiệm chính xác hóa đối tượng, xử lý
nhập nhằng giữa các đối tượng chuyển động và
thực nghiệm vẽ đường đi của đối tượng chuyển
động.

5. Kết luận
Chúng tôi đã :
Nghiên cứu tổng quan về bài toán giám
sát và các vấn đề đặt ra trong hệ thống giám sát
thông minh
Trình bày một số kỹ thuật giải quyết vấn
đề,
đề xuất ra giải pháp trên cở sơ vận dụng và
hoàn thiện các phương pháp đã có cho vấn đề
dặt ra
Cài đặt và thực nghiệm giải quyết hai bài
toán phát hiện đối tượng chuyển động và theo
dõi đối tượng chuyển động. Đưa ra so sánh và
đánh giá cho các phương pháp được lựa chọn.
Hạn chế:
Bên cạnh những kết quả đạt được, còn
có những vấn đề hạn chế, đ
ó là:
Chưa xây dựng hoàn thiện một hệ thống
giám sát thông minh, chúng tôi mới giải quyết
được khâu cốt lõi của hệ thống đó là xử lý hình

ảnh giám sát.
Điều kiện quan sát, thiết bị kỹ thuật có
ảnh hưởng đến đầu vào bài toán nên những kết
quả đạt được vẫn chưa đạt được tốt nhất.
Hướng phát triển trong tương lai:
Hoàn thiện lại module phát hiện và theo
dõi đối tượng chuy
ển động. Đồng thời xây dựng
module phân loại đối tượng hướng đến hoàn
thiện toàn bộ hệ thống giám sát thông minh.
Tích hợp quá trình xử lý hình ảnh giám
sát vào hệ thống giám sát thông minh, cụ thể là:
Bài toán giám sát giao thông.
Nghiên cứu và cải tiến các kỹ thuật giải
quyết bài toán nhằm đạt được hiệu quả và tính
chính xác cao nhất

6. Tài liệu tham khảo
[1] Yi˘githan Dedeo˘glu. Moving object
detection, tracking and classification for
smart video surveillance.
[2] Zhiwei Zhu, Qiang Ji, Kikuo Fujimura.
Combining Kalman Filtering and
Mean Shift for Real Time Eye Tracking
Under Active Illumination. 2002.