Повышение точности детектирования оставленных предметов

Повышение точности детектирования оставленных предметов

Повышение точности детектирования оставленных предметов

Видеонаблюдение \\ 20.05.2016 18:35 \\ Macroscop \\ Пермь

Важной задачей для разработчиков является не только создание новых функций и модулей видеоанализа, но и совершенствование и повышение точности существующих. Одной из функций, к которой рынок предъявляет требования по повышению точности, является детектор оставленных предметов.

Важной задачей для разработчиков является не только создание новых функций и модулей видеоанализа, но и совершенствование и повышение точности существующих. Одной из функций, к которой рынок предъявляет требования по повышению точности, является детектор оставленных предметов. В своей статье «Обнаружение оставленных предметов. Анализ двух прогрессивных методов» я описывал два основных подхода к решению этой задачи. Данный материал посвящен рассмотрению модифицированного метода, объединяющего алгоритмы трекинга и работы с фоном*. Метод сочетает преимущества описанных ранее подходов и учитывает их ограничения

Модифицированный метод детектирования оставленных предметов основывается на трекинге (отслеживании траекторий перемещения объектов). При использовании алгоритмов трекинга система детектирует как предмет, так и человека, который этот предмет оставил, разделяет один движущийся объект на два: статичный и движущийся, затем следит за статичным объектом.

Можно выявить несколько основных этапов работы метода:

  1. Выделение переднего плана. Изображение в кадре условно делится на 2 слоя: передний план, включающий движение, и неподвижный фон.
  2. Выделение объектов из переднего плана. Передний план кадра сегментируется на области с отдельными объектами.
  3. Трекинг – построение траектории перемещения выделенных объектов переднего плана.
  4. Выделение статичных объектов. Статичным называется объект, положение которого не меняется с течением времени. Проще говоря, этот объект неподвижен и не перемещается в сцене наблюдения. Считать этот объект оставленным предметом еще рано, так как это может быть, например, и человек, остановившийся на какое-то время. Поэтому после выполнения этого этапа мы получаем информацию об объектах – «кандидатах» в оставленные предметы.
  5. Обработка объектов – «кандидатов» в оставленные предметы. Для того, чтобы убедиться, что найденный статичный объект является искомым оставленным предметом, выполняется ряд проверок:
  • Измерение скорости изменения контура объекта. Для предметов (неподвижных, неживых объектов) контур не меняется или меняется незначительно в случае влияния внешних условий (изменении освещенности, цветовых искажениях и т.п.). Форма и размеры статичного предмета с практически статичны.
  • Также проводится анализ цветовой разницы объекта и фона, чтобы исключить ложные срабатывания на тени и блики. Алгоритм работает с долгосрочной моделью фона, которая изменяется медленно (см. статью «Обнаружение оставленных предметов. Анализ двух прогрессивных методов»). Когда новые объекты попадают в сцену наблюдения, они некоторое время остаются частью переднего плана и только через продолжительное время становятся фоном.  Цветовая проверка разницы направлена также на исключение срабатывания алгоритма на объекты, которые внесли в сцену наблюдения, а потом забрали.

Таким образом, основными характеристиками, с которыми работает метод являются изменения положения объекта, его формы и цветовой разницы с фоном. Эти изменения выражаются в виде соответствующих коэффициентов.

  1. После вычисления соответствующих коэффициентов и параметров производится классификация выявленных объектов, на основе которой алгоритм принимает решение, оставленный это предмет или нет.
  2. Заключительный этап – верификация - предполагает вычисление коэффициентов изменений на последовательности кадров. Если результат вычислений совпадает для всех кадров или меняется незначительно, программа принимает решение, что данный статичный объект – оставленный предмет.

 

Модифицированный метод позволяет не только более точно детектировать оставленные предметы, но и за счет построения траекторий перемещения объектов определять, кто внес предмет в кадр. То есть выявлять человека, который принес оставленный предмет.

К тому же метод менее чувствителен к изменениям освещенности в кадре.

В то же время, при работе в условиях высокой интенсивности движения в сцене высока вероятность ложных срабатываний.

 

 

*Передним планом называются все движущиеся объекты кадра, все остальные неподвижные пиксели образуют фон. 

Статьи Видеонаблюдение

AHD видеонаблюдение

AHD видеонаблюдение

Видеонаблюдение \\ 01.11.2016 13:03 \\ ООО "Сек-Групп" \\ Комментарии()

AHD это технология передачи посредством обычного коаксиального кабеля отлично детализированной картинки.

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Видеонаблюдение \\ 04.07.2016 10:47 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Знаете ли вы, что в ассортименте вендоров ПО для видеосистем есть много решений для прикладных задач торговли- модулей для подсчета посетителей, определения длины очереди, контроля операций на кассе и т.п. А предложений для решения производственных и промышленных задач практически нет. Почему?

Эффективное видеонаблюдение на торговом объекте

Эффективное видеонаблюдение на торговом объекте

Видеонаблюдение \\ 12.02.2016 18:20 \\ Hikvision Russia \\ Комментарии()

Индустрия торговли всегда занимала достаточно большое место в жизни страны, и ее сфера распространения постоянно увеличивается. Это подтверждает непрекращающийся рост торговых объектов, как небольших магазинов, так и огромных торговых комплексов. Торговля традиционно связана с присутствием большого числа людей, а также повышенным риском краж и убытков, поэтому вопрос безопасности сотрудников и посетителей, а также обеспечения сохранности материальных ценностей и денежных средств является приоритетным. С этой целью практически все современные объекты ритейла оснащены системами безопасности, и одну из ключевых ролей в них играет видеонаблюдение.

Эффективный видеоанализ на объектах ритейла и банковской сферы

Эффективный видеоанализ на объектах ритейла и банковской сферы

Видеонаблюдение \\ 04.02.2016 16:26 \\ Macroscop \\ Комментарии()

В данной статье интеллектуальные возможности современных систем видеонаблюдения будут рассматриваться в разрезе применения на объектах ритейла и банковской сферы.

Методы программного подсчета людей в очереди. Контроль и повышение качества обслуживания покупателей

Методы программного подсчета людей в очереди. Контроль и повышение качества обслуживания покупателей

Видеонаблюдение \\ 12.01.2016 12:01 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Сегодня системы видеонаблюдения все чаще используются для решения задач, выходящих за рамки обеспечения безопасности. Эта статья посвящена рассмотрению модуля подсчета людей в очереди, который нашел широкое применение в системах объектов сферы ритейла.

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение \\ 03.12.2015 13:55 \\ Macroscop \\ Комментарии()

В будущем мы увидим единые глобальные информационные пространства, в которых не просто камера, а вся подсистема видеонаблюдения будет лишь небольшим элементом - несмотря на то, что ее масштаб может составлять десятки и сотни тысяч устройств.

Результаты тестирование IP-видеодомофонов

Результаты тестирование IP-видеодомофонов

Видеонаблюдение \\ 30.11.2015 14:33 \\ Beward \\ Комментарии()

Аналоговые системы видеодомофонии дают пользователям базовый функционал. Тем не менее и в этих проверенных временем решениях все активнее применяются IP-технологии, которые обеспечивают прорыв в удобстве и дополнительном функционале, ранее неведомом и недоступном аналоговым системам - это и работа с мобильными приложениями, и мегапиксельное изображение, и удобство интеграции в существующую сеть TCP/IP, и многое другое.

Масштабные системы видеонаблюдения: программные способы повышения надежности

Масштабные системы видеонаблюдения: программные способы повышения надежности

Видеонаблюдение \\ 21.10.2015 12:16 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Практика компании Macroscop показывает, что тренд наращивания количества видеокамер в системах наблюдения сохраняется. Чем масштабнее система, чем крупнее объект, на котором ведется видеонаблюдение, тем больше нюансов необходимо учесть при ее проектировании и подборе компонентов.

Как снизить стоимость видеосистемы

Как снизить стоимость видеосистемы

Видеонаблюдение \\ 15.10.2015 11:16 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Статья Александра Коробкова, главного архитектора компании Macroscop.

Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

Видеонаблюдение \\ 29.09.2015 11:42 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Для решения задачи отслеживания перемещений людей по территории охраняемых объектов с помощью инструментов видеоанализа разработчики программных платформ работают над созданием алгоритмов так называемого "межкамерного" трекинга

Книги

Системы охранной, пожарной и охранно-пожарной сигнализации

ISBN: 978-5-7695-6218-1
Год: 2010 (май)
Страниц: 512

 

 

Учебное пособие представляет собой 5-е издание, дополненное и переработанное. Книга незаменима при обучении специалистов по монтажу любых видов сигнализаций: пожарных, охранных и охранно-пожарных. Представлены также общие сведения об организации охраны на объекте.

Технические средства охраны

Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения

ISBN: 978-5-9912-0025-7
Год: 2008
Страниц: 496

 

Учебное пособие поможет при прохождении теоретических курсов специалистами в области охраны. Здесь есть всё об эксплуатации технических средств охраны. Это второе, дополненное издание, созданное на основе лекций.

Технические средства охраны

Системы контроля и управления доступом

Год: 2010
Страниц: 272

 

Книга адресована широкому кругу лиц, занятых в области службы безопасности на различного уровня объектах. Прилагается перечень нормативных материалов.

 

Технические средства охраны

вверх