Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Детектирование движущихся объектов на видеоизображении с одиночной камеры

Работа №132695

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы24
Год сдачи2016
Стоимость4850 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
10
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Содержание 2
Введение 3
Постановка задачи 5
Глава 1. Обзор метода 6
1.1. Вычисление действительного оптического потока 6
1.2. Вычисление искусственного оптического потока 8
1.3. Идентификация динамических точек и их фильтрация 9
Глава 2. Реализация 13
2.1. Выбор инструмента 13
2.2. Модификация алгоритма 14
2.3. Иллюстрация применения 19
Выводы 21
Заключение 22
Список литературы 23

Детектирование движущихся объектов стало важной частью решения мно­жества прикладных задач в различных сферах. Примером может служить за­дача слежения за техническим состоянием и функционированием объектов, наблюдением за потоком движения транспорта. Беспилотные летательные ап­параты вместе с методами детектирования движущихся объектов могут ши­роко применять в военных целях. Причины очевидны - получение информа­ции о противнике без риска человеческих потерь. Существует ещё большое количество задач и сфер применений летательных аппаратов и алгоритмов детектирования объектов.
В данной работе рассматривается метод определения движущихся объектов и направления их движения на видеоизображении с подвижной камеры. Существует несколько подходов для детектирования объектов: методы, ис­ключающие фон, методы наблюдения за особыми точками, методы формиро­вания фона, модели с автоматическим перемещением. Алгоритмы, использу­ющие стационарные камеры для съёмки, используют подход отделения дина­мических объектов на кадре от фона кадра. На основе статических точек, не меняющих своего положения на изображении, можно определить движущие­ся контуры.
Адаптивные фоновые модели применяются из-за их возможности распо­знавать изменения на кадрах, которые вызваны изменением освещения в сце­нах вне помещения или изменением фона из-за движения камеры. Однако эти методы не эффективны при быстром изменении сцены и обычно работа­ют некорректно.
Рассмотрим алгоритм, который основан на алгоритме, предложенным в работе Rodriguez-Canosa G. R., Thomas S., Cerro J. и др. [1] и позволяет опре­делить движущиеся объекты на видеоизображении в реальном режиме вре­мени.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В работе произведен анализ алгоритма детектирования движущихся объ­ектов с одиночной камеры [1] и осуществлена его реализация в среде MATLAB. Предложена модификация алгоритма, состоящая в использовании итератив­ного алгоритма Лукаса-Канаде вместо пирамидального и алгоритма MLESAC вместо алгоритма PTAM. Проведено сравнение результатов работы исходного и модифицированного алгоритмов.


[1] Rodriguez-Canosa G. R., Thomas S., Cerro J. et al. A real-time method to detect and track moving objects (DATMO) from unmanned aerial vehicles (UAVs) using a single camera // Remote Sensing. 2012. No 4. P. 1090-1111.
[2] Bouguet J.Y. Pyramidal implementation of the Lucas-Kanade feature tracker. Description of the algorithm; Technical report; Intel Corporation Microprocessor Research Lab: Santa Clara, CA, USA, 1999. http://robots. stanford.edu/cs223b04/algo_tracking.pdf
[3] Klein G., Murray D. Parallel tracking and mapping for small AR workspaces // Proceedings of 6th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality. 2007. P. 225-234.
[4] OpenCV Library http://opencv.org/
[5] Computer Vision System Toolbox http://www.mathworks.com/products/ computer-vision/
[6] Bay, H., A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool. SURF:Speeded Up Robust Features. // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). 2008. Vol 110. No 3. P. 346--359.
[7] Lowe, David G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints // International Journal of Computer Vision. Vol 60. No 2. P. 91--110.
[8] Torr P. H. S., Zisserman A. MLESAC: a new robust estimator with application to estimating image geometry // Computer Vision and Image Understanding. 2000. No 78. P. 138-156.
[9] Vision Blobanalysis Class http://www.mathworks.com/help/vision/ref/vision.blobanalysis-class.html


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ