Супровід динамічних об’єктів у відеопотоках розподілених систем відеоспостереження

Abstract

Дисертація присвячена розробленню методів супроводу динамічних об’єктів у відеопотоках розподілених систем відеоспостереження. Розроблено метод вилучення фону та сегментації рухомих об’єктів на основі застосування вибірково-оновленого часового медіанного фільтра, що підвищило ефективність сегментації завдяки мінімізації впливу зміни освітленості та наявності випадкових періодичних мікрорухів. Розроблено метод супроводу об’єктів у момент часткового перетину із врахуванням їх різностороннього руху на основі ієрархічної накопичувальної кластеризації опорних точок, що дало змогу здійснювати розмежування траєкторій об’єктів під час їх часткового перетину. Розроблено метод повторної ідентифікації та супроводу рухомих об’єктів у мережах відеоспостереження шляхом порівняння мір подібності множин ознак появи та просторово-часових ознак, що дало змогу оцінювати траєкторії руху об’єктів під час їх перебування в областях перетину полів зору та у «сліпих зонах» мережі камер відеоспостереження. Також удосконалено адаптивний метод сегментації на основі суміші гаусіанів, що дало змогу з вищою точністю усувати рухомі тіні, і, таким чином, зменшити їх вплив на геометричну форму об’єктів. На основі теоретичних досліджень та даних, отриманих в результаті експериментів, розроблено програмно-апаратний комплекс – автоматизована система супроводу, що забезпечує: детектування рухомих об’єктів, визначення і побудову траєкторій, а також підрахунок і визначення напряму руху. Диссертация посвящена разработке методов сопровождения динамических объектов в видеопотоках распределенных систем видеонаблюдения. Разработан метод извлечения фона и сегментации движущихся объектов на основе применения выборочно-обновляемого временного медианного фильтра, что повысило эффективность сегментации благодаря минимизации влияния изменения освещенности и присутствию случайных периодических микродвижений. Разработан метод сопровождения объектов в момент частичного пересечения с учетом их разностороннего движения на основе иерархической накопительной кластеризации опорных точек, что позволило осуществлять разграничение траекторий объектов при их частичном пересечении. Разработан метод повторной идентификации и сопровождения движущихся объектов в сетях видеонаблюдения путем сравнения мер подобия множеств признаков появления и пространственно-временных признаков, что позволило оценивать траектории движения объектов во время их пребывания в областях пересечения полей зрения и в «слепых зонах» сети камер видеонаблюдения. Также усовершенствован адаптивный метод сегментации на основе смеси гаусианов, что позволило с большей точностью устранять движущиеся тени, и, таким образом, уменьшить их влияние на геометрическую форму объектов. На основе теоретических исследований и данных, полученный в результате экспериментов, разработан программно-аппаратный комплекс – автоматизированная система сопровождения, обеспечивающая: детектирование движущихся объектов, определение и построение траекторий, а также подсчет и определения направления движения. This thesis is devoted to development of dynamical objects tracking methods in videostreams captured from cameras in distributed videosurveillance systems. The paper is mainly focused on development of foreground segmentation methods, tracking and moving objects trajectories separations during objects occlusion and opposing motion/ Also in thesis a development of identification method, that deal with an objects during their motion from one camera field of view to another in distributed videosurveillance systems is purposed. Based on the literature review, a problem of objects tracking in video surveillance systems has been examined and investigated. Basic solution methods and their limitations were also analysed. The expediency of development the new methods for moving objects tracking tasks in distributed video surveillance systems was substantiated. A background extraction and moving objects segmentation method, that is based on selective-updated median filter application was developed to minimize an illumination changes effects, appearance of random periodic micromotions. This method increases a objects of interest segmentation quality and also has an improved segmentation efficiency by minimizing an impact of illumination and periodic micromovements. Tracking objects method, that is based on feature points hierarchical clustering and accounting of objects opposing motion has been developed. This method allows to provide a trajectories separation in objects partial occlusion areas. An identification and tracking of moving objects in video surveillance systems method was also developed in current degree work. This method is based on similarity measures analysis of set appearance attributes and spatiotemporal characteristics. This method provides an moving objects trajectories estimations in “blind zones" and in intersections of cameras fields of view. Improved adaptive segmentation algorithm based on a mixture of haussians, which allows to increase the accuracy of the moving shadow removal operations and reduce its impact on the determination of the quality of the objects geometry. By simultaneously usage of attributes and appearance of spatial and temporal characteristics the technology that identifies moving objects has a further development, this leads to improved results of detecting moving objects. Theoretical results have become a basis, on which the distributed software and hardware videosurveillance system has been developed. This system provides an effective object tracking results with an account of light changes and periodic micromovements appearances.