Инженерный журнал: наука и инновацииЭЛЕКТРОННОЕ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ИЗДАНИЕ
свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-53688 от 17 апреля 2013 г. ISSN 2308-6033. DOI 10.18698/2308-6033
  • Русский
  • Английский
Статья

Система мультикамерного отслеживания объекта

Опубликовано: 28.10.2021

Авторы: Бобков А.В., Тедеев Г.В.

Опубликовано в выпуске: #10(118)/2021

DOI: 10.18698/2308-6033-2021-10-2123

Раздел: Авиационная и ракетно-космическая техника | Рубрика: Инновационные технологии в аэрокосмической деятельности

Предложена система мультикамерного отслеживания объекта, реализованная с помощью технологий компьютерного зрения и позволяющая оператору видеонаблюдения в режиме реального времени выбрать объект, за которым в дальнейшем будет следить система — она будет готова выдать местоположение объекта в любой момент времени. Решение данной задачи разбивается на три основных этапа: этап обнаружения, этап сопровождения и этап взаимодействия нескольких камер видеонаблюдения. Исследованы методы обнаружения, сопровождения объектов и взаимодействия нескольких камер. Для решения задачи обнаружения исследованы метод оптического потока и метод удаления заднего фона, для решения задачи сопровождения — метод сопоставления ключевых точек и корреляционный метод, для решения задачи взаимодействия нескольких камер видеонаблюдения — метод топологического графа сети камер. Предложен подход построения системы, использующий комбинацию метода удаления заднего фона, корреляционного метода и метода топологического графа сети камер. Экспериментально реализованы этапы обнаружения и сопровождения, т. е. решена задача отслеживания объекта в пределах зоны действия одной видеокамеры. Реализованная система показала хорошие результаты: достаточно высокие скорость и точность с редкими потерями сопровождаемого объекта и с небольшим уменьшением частоты кадров.


Литература
[1] Agarwal A.A., Gupta S., Singh D.K. Review of optical flow technique for moving object detection. IEEE, 2016, pp. 409–413.
[2] Заливин А.Н., Балабанова Н.С. Обнаружение движущихся объектов методом вычитания фона с использованием смеси Гауссовых распределений. Автоматизированные технологии и производства, 2016, № 3, с. 29–32.
[3] Берников В.В., Преображенский А.П., Чопоров О.Н. Анализ алгоритмов обнаружения движущихся объектов на видеоизображении. Моделирование, оптимизация и информационные технологии, 2018, № 6 (3), с. 223–233.
[4] Kloihofer W., Kampel M. Interest point based tracking. IEEE, 2010, pp. 3549–3552.
[5] Bolme D.S., Beveridge J.R., Draper B.A., Lui Y.M. Visual object tracking using adaptive correlation filters. IEEE, 2010, pp. 2544–2550.
[6] Kustikova V.D., Gergely V.P. Vehicle video detection and tracking quality analysis. Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications, 2016, vol. 26, no. 1, pp. 108−116.
[7] Javed O., Rasheed Z., Shafique K., Shah M. Tracking across multiple cameras with disjoint views. IEEE, 2003, 952 p.
[8] Wang Y., Lu K., Zhai R. Challenge of multi-camera tracking. In: 2014 7th International Congress on Image and Signal Processing. IEEE, 2014, October, pp. 32–37.
[9] Hatwar R.B., Kamble S.D., Thakur N.V., Kakde S. A review on moving object detection and tracking methods in video. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 2018, no. 118 (16), pp. 511–526.
[10] Makris D., Ellis T., Black J. Bridging the gaps between cameras. IEEE, 2004, vol. 2, pp. II-205−II-210.