Wykrywanie poruszającego się obiektu

Wykrywanie ruchomych obiektów to technika stosowana w wizji komputerowej i przetwarzaniu obrazu. Wiele kolejnych klatek wideo jest porównywanych różnymi metodami w celu określenia, czy wykryty został jakiś poruszający się obiekt.

Wykrywanie ruchomych obiektów zostało wykorzystane w szerokim zakresie zastosowań, takich jak nadzór wideo, rozpoznawanie aktywności , monitorowanie stanu dróg, bezpieczeństwo na lotniskach, monitorowanie ochrony wzdłuż granicy morskiej itp.

Definicja

Wykrywanie poruszającego się obiektu polega na rozpoznawaniu fizycznego ruchu obiektu w danym miejscu lub regionie. Działając na segmentację między ruchomymi obiektami a nieruchomym obszarem lub regionem, ruch poruszających się obiektów można śledzić, a tym samym analizować później. Aby to osiągnąć, weź pod uwagę, że wideo jest strukturą zbudowaną na pojedynczych klatkach, wykrywanie poruszających się obiektów polega na znalezieniu ruchomego celu (celów) pierwszego planu, albo w każdej klatce wideo, albo tylko wtedy, gdy ruchomy cel pojawia się po raz pierwszy w filmie.

Tradycyjne metody

Spośród wszystkich tradycyjnych metod wykrywania poruszających się obiektów możemy podzielić je na cztery główne podejścia: odejmowanie tła , różnicowanie klatek, różnicowanie czasowe i przepływ optyczny .

Różnicowanie ramek

Zamiast tradycyjnego podejścia, polegającego na odejmowaniu drugiego i kolejnych obrazów operatora odejmowania obrazu, metoda różnicowania klatek dokonuje porównania dwóch kolejnych klatek w celu wykrycia ruchomych celów.

Zróżnicowanie czasowe

Metoda różnicowania czasowego identyfikuje poruszający się obiekt, stosując metodę różnicową w pikselach z dwiema lub trzema kolejnymi klatkami.

Zobacz też

^ Chaquet, Jose M.; Carmona, Enrique J.; Fernández-Caballero, Antonio (czerwiec 2013). „Badanie zbiorów danych wideo w celu rozpoznania działań człowieka i działań” . Wizja komputerowa i zrozumienie obrazu . 117 (6): 633–659. doi : 10.1016/j.cviu.2013.01.013 . hdl : 10578/3697 .
^ ^ab ^. [1] doi: 10.1109/PERVASIVE.2015.7087138. , JS Kulchandani i KJ Dangarwala, „Wykrywanie ruchomych obiektów: przegląd najnowszych trendów badawczych”, Międzynarodowa konferencja nt. komputerów wszechobecnych (ICPC) 2015 r., Pune, 2015, s. 1-5
^ ^ab ^. [2] o systemach, człowieku i cybernetyce — część C: zastosowania i recenzje, tom. 34, nie. 3, s. 334-352, sierpień 2004. , Weiming Hu, Tieniu Tan, Liang Wang i Steve Maybank, „A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behaviors”, IEEE Trans
^ [3] , Bahadir Karasulu i Serdar Korukoglu (2013). Oprogramowanie do oceny wydajności: wykrywanie i śledzenie poruszających się obiektów w filmach.
^ [4] , Jain, R. i H. Nagel, „O skumulowanych obrazach różnicowych do analizy sekwencji scen świata rzeczywistego”, IEEE Tran. na Pattern Anal. Mach. Intel., s. 206-221, 1979.

[1] Chaquet, Jose M.; Carmona, Enrique J.; Fernández-Caballero, Antonio (czerwiec 2013). „Badanie zbiorów danych wideo w celu rozpoznania działań człowieka i działań” . Wizja komputerowa i zrozumienie obrazu . 117 (6): 633–659. doi : 10.1016/j.cviu.2013.01.013 . hdl : 10578/3697 .

[moving_review-2] . [1] doi: 10.1109/PERVASIVE.2015.7087138. , JS Kulchandani i KJ Dangarwala, „Wykrywanie ruchomych obiektów: przegląd najnowszych trendów badawczych”, Międzynarodowa konferencja nt. komputerów wszechobecnych (ICPC) 2015 r., Pune, 2015, s. 1-5

[survey-3] . [2] o systemach, człowieku i cybernetyce — część C: zastosowania i recenzje, tom. 34, nie. 3, s. 334-352, sierpień 2004. , Weiming Hu, Tieniu Tan, Liang Wang i Steve Maybank, „A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behaviors”, IEEE Trans

[4] [3] , Bahadir Karasulu i Serdar Korukoglu (2013). Oprogramowanie do oceny wydajności: wykrywanie i śledzenie poruszających się obiektów w filmach.

[5] [4] , Jain, R. i H. Nagel, „O skumulowanych obrazach różnicowych do analizy sekwencji scen świata rzeczywistego”, IEEE Tran. na Pattern Anal. Mach. Intel., s. 206-221, 1979.