具預測能力及鎖定區域之動態影像

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1、具預測能力及鎖定區域之動態影像追蹤系統指導教授:黃世演　博士研究生:何相垣中華民國98年7月22日論文口試簡報1大綱1.緒論2.系統架構3.理論基礎4.實驗結果5.結論2緒論(1/2)研究動機傳統的監視系統缺點：單一或數個攝影機連結到儲存系統，只拍攝固定範圍，監視區域有限。監視區域範圍過廣而使得拍攝到的目標過小不易辨識。被動的監視錄影，只能做為事後的影像蒐證，缺乏事前的預防功能。人工方式搜尋事件發生的錄影片段，非常費時費力。3緒論(2/2)研究目的本研究提出利用移動目標偵測及追蹤等方法，結合可動式攝影機，建立一

2、套動態影像追蹤監視系統。監控系統能自動對影像進行分析，使其具有偵測、追蹤、以及資料檢索等功能。期望能事前避免意外的發生，降低事件的傷害程度，減少監控人員的負擔。4系統架構系統流程方塊圖：5影像擷取及前置處理影像擷取影像大小640×480像素影像格式為RGB色彩空間色彩空間轉換RGB色彩空間→灰階影像(GrayImage)雙線性內插法影像大小640×480像素→160×120像素(2)(1)αβ原始影像BACD轉換影像EFP'(x,y)P(x,y)原始影像BACD轉換影像EFP'(x,y)P(x,y)6移動目標偵測

3、移動目標偵測流程圖：K=1K=2K=37混合高斯模型對影像中的每一個點的像素值變化情形，建立多個高斯分佈背景模型，新進的像素點再依據背景模型來判斷是否為移動像素點。假設序列影像Ｉ在任意時間點ｔ中，某個像素點可將之定義如下：對於任意時間點像素值之高斯機率，可表示如下：其中Ｋ代表高斯分佈之個數；為ｔ時刻第ｉ個高斯分佈之權重值；及為ｔ時刻第ｉ個高斯分佈之平均值和變異數；為高斯機率函數，表示如下:(4)(5)(3)8參數更新新進的像素點依序比對所建立的Ｋ個高斯分佈來做匹配：更新Ｋ個高斯分佈的權重值:其中為學習率；當匹配第

4、ｉ個高斯分佈時，反之則；更新與像素點匹配相符的高斯分佈之參數：其中；(6)(7)(8)(9)9雜訊濾除二值化運算形態學運算膨脹(Dilation)、蝕刻(Erosion)、展開(Opening)、閉合(Closing)區塊面積分析8相鄰標籤框選目標幾何形心座標計算10移動目標追蹤移動目標追蹤流程圖：移動目標追蹤取得特徵資訊後端介面11幾何形心座標位移將移動目標的幾何形心座標往上位移，作為目標物的位置，取代傳統計算膚色、橢圓輪廓等技術。(0,0)TopBottomHeightOffset()yx,()yxˆ,ˆHe

5、ightOffset(10)幾何形心座標位移示意圖12卡爾曼濾波器預測移動目標下一個時間點可能出現的座標位置預測及偵測更新兩者做遞迴運算：預測階段:預測下一個時間點的系統狀態值及誤差。修正階段:依測量得到的資料來對卡爾曼濾波器的各項參數做調整。系統初始參數計算卡爾曼增益更新誤差矩陣預測系統狀態值及誤差矩陣利用量測值修正預測狀態量測值預測階段修正階段13預測階段系統設定的狀態變數：目前修正後的狀態值預測下一個時間的狀態值：目前修正後的誤差矩陣預測下一個時間的誤差矩陣：其中A為轉換矩陣；Ｑ為系統雜訊誤差矩陣；(11)

6、(12)(13)14修正階段卡爾曼增益:Ｒ為量測雜訊誤差矩陣；Ｈ為量測值與預測狀態之間關係矩陣；修正預測的狀態值：為量測值更新誤差矩陣：(14)(15)(16)15鎖定區域當下一個時間點移動目標之預測座標位置，進入鎖定區域範圍時，系統立即驅動攝影機轉動追蹤。減少驅動攝影機轉動的次數，以縮短延遲等待時間。視野範圍鎖定區域示意圖鎖定區域目前座標(時間T)預測座標(時間T+1)640×480320×240移動目標16追蹤目標座標轉換當目標在實際場景移動ｘ公分，與攝影機的垂直距離為ｄ公分，依幾何關係攝影機需往垂直或水平旋

7、轉θ角，座標角度轉換表示如下：採用RS-232通訊介面，對攝影機送出指令控制鏡頭追蹤移動目標。dxθ時間T+1時間T(17)移動目標移動目標與攝影機關係圖17錄影及擷取影像特徵資訊當攝影機開始追蹤移動目標時，系統同時進行錄影及擷取特徵資訊。系統每隔預先設定時間，攝影機會對移動目標進行放大特寫拍攝儲存。系統追蹤人物移動錄影片段特寫圖片18監視影像搜尋可從特寫圖片取得移動目標的臉部區域特徵資訊，以提供日後的查詢與佐證。系統將所儲存的特寫圖片當作一個時間點標籤，調閱監視影像時，可先快速瀏覽特寫圖片。若要觀看某特寫圖片的

8、前後監視影像，僅需從該特寫圖片的時間點開始播放監視影像即可，有效減少瀏覽監視影像的時間。特寫圖片19實驗結果(1/6)系統之硬體架構：本系統以LabVIEW圖控程式語言開發完成。以三個高斯分佈建構混合高斯模型，學習率設定為0.08。區塊面積大於125像素才被認定為前景目標。平均每張影像幀運算時間為0.06秒。PCNIPCI-1411SONYEVI–D7020實驗結果(2/