Thu thập thông số giao thông dựa trên hình ảnh
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.74 MB, 82 trang )
I H C QU C GIA TP. HCM
I H C BÁCH KHOA
-----------------------------
PH M ANH THIÊN
THU TH P THÔNG S
GIAO THÔNG D A TRÊN HÌNH NH
Chuyên ngành
: Khoa h c máy tính
Mã s
: 604801
LU
TP. H CHÍ MINH, tháng 11
m 2013
i
C HOÀN THÀNH T I
I H C BÁCH KHOA
Cán b
HCM
ng d n khoa h c : TS. Lê Thành Sách................................................
Cán b ch m nh n xét 1 : TS. Ngô Qu c Vi t.......................................................
Cán b ch m nh n xét 2 : TS. Ph m Tr
Lu
cb ov t
25
tháng
......................................................
ng
ih cB
12
Thành ph n H
m:
1.Ch t ch: PGS. TS. Tho i Nam .............................
2.
TS. Tr n Ng c Minh ...............................
3.Ph n bi n 1: TS. Ngô Qu c Vi t ...........................
4.Ph n bi n 2: TS. Ph m Tr
...........................
5. y viên: Lê Thành Sách ........................................
Xác nh n c a Ch t ch H
ngành sau khi lu
CH T CH H
ng Khoa qu n lý chuyên
c s a ch a (n u có).
NG
NG KHOA KH & KT MÁY TÍNH
ii
-
-
Tp. HCM, ngày 16 tháng 11
PH M ANH THIÊN ...................................... MSHV:11070476 ............
Ngày,
03/07/1979 ..........................................
Qu ng Ngãi......
............................................
: 604801 ............
Chuyên ngành:
I.
THU TH P THƠNG S
GIAO THƠNG
HÌNH NH
II.
III.
: 21/01/2013
IV.
V.
: 21/06/2013
GIA H N LU N V N:
VI. CÁN B
H
y 22/11/2013
G D N : TS. Lê Thành Sách
Tp. HCM, ngày . . . . tháng ...
13....
KH & KT MÁY TÍNH
iii
L IC
Tơi xin g i l i c
ng d
hồn thành lu
chân thành và sâu s
tơi trong su t q trình nghiên c u và t
n tình
u ki
t nghi p này.
và t o m
nh
tơi có th
tơi có th
i vi c h c t p và nghiên c u.
u ki n t t
iv
TĨM T T
S
ng trong vi c
u ti t giao thơng, c i thi n tình tr ng giao thơng. Qua vi c kh
hi
nay và kh
n (vehicle detection) tham gia giao thông hi n
c thù giao thông
Vi t Nam, tác gi nh n th y r
y u phát hi
xe t i) và m
cl
giao thông th p. Trái l
Nam và m
n ch y u
giao thông c c cao. N
Vi t
n di chuy n ch y u là xe
ng di chuy n r t ph c t p.
Vì m
giao thơng th
n giao thơng ít dính li n nhau nên
ng ti p c n t trên xu ng (topti p c
c s d ng khá ph bi n [1]. H
c th c hi n qua nh
n n n (Background
nh v
này khó ng d ng
m nh (blobs) ch
Vi t Nam vì m
giao thơng c
n vào nhau. Bài tốn phát hi
nh u
n giao thơng
ch y u quy v bài toán phát hi n xe g n máy. P
u khi
ng
Vi t Nam
n nón c a
n xe g
ng ti p c
u và
phát hi n xe g n máy.
lu
p
trung vào vi c phát hi
n
c th c hi n b i m t nhóm nghiên c u khác.
M
phát hi n nón b o hi
xu t trong lu
n l c tinh (coarse-to-fine). C
bao g
cc
m nh c a nón, t o t p m u
p m u SAI, t
i tồn b
ng mơ hình h
ng nón b o hi m có th có, k
nl
nb
c tinh
g m l c s khác bi t v
sáng c a vùng nh trong và vùng nh ngồi nón,
d a vào hình d ng hình h c c
m nh trung tâm, d a vào tích xác xu t c a bi n
c m
ng trịn l n v a có t l
ng v a có t l
m nh trung tâm l n
v
lo i b các t t c
nghi m cho th y tính kh thi c
ng khơng là nón b o hi m. K t qu th c
n nón b o hi m m i này.
vi
ABSTRACT
The number of vehicle is a kind of traffic parameter which has important
meaning in traffic management, traffic improvement. Almost existing vehicle
detection research only study to detect large size vehicle (car, bus, truck) in the city
which has low traffic density. In the other hand, Vietnam traffic system motorcycle
is main vehicle and high traffic density and the other characteristic of motorcyle in
traffic system are complex movement direction.
Because of low traffic density, the large size of vehicle and also transport vehicle
less contiguous so top-down vehicle detection approach which is used popular in
the world [1]. Doing background subtraction and locating blobs which content
vehicles are two main steps in top-down approach to locate vehicles in the image.
However, this approach is difficult to apply in Vietam traffic system, which is high
traffic density and transport vehicle much contiguous. Therefore, the vehicle
detection problem in Vietnam is motor cycle detection. There are two motorcycle
detection strategies, because the person must wear helmet as drive motocycle so
helmet detection is first strategy, the particular shape of motorcycle in head and tail
so head-tail of motorcycle detection is second strategy. In this thesis only focus
study on helmet detection, head-tail of motorcycle detection is study by another
group researcher.
-toExtracting circle feature, extracting center and corner blobs of rectangle object,
making sample positive and negative then applying a machine learning model to
detect as many helmet as possible are main steps in coarse filtering phase. Based on
the variance value of pixel intensitive in inner and outner rectangle object,
measuring the binary center blob shape and also the joint probability value of circle
rectangle objects which are not helmet in fine filtering phase. The validity of
method is demonstrated by the experiments.
vii
L
t qu c a các cơng trình nghiên c
thích rõ trong lu
hi
c p
c th c hi n trong lu
ng có ph n n i dung nào c a lu
ng này ho c
c chú
c
cn
l y m t b ng
ng khác.
Tp. HCM, Ngày 16 tháng 11
Ph m Anh Thiên
viii
L IC
....................................................................................................... iii
TÓM T T ............................................................................................................. iv
ABSTRACT .......................................................................................................... vi
L
.................................................................................................. vii
M CL C
i
DANH M C HÌNH ............................................................................................ix
NG QUAN V
tv
TÀI .................................................................... 1
..................................................................................................... 1
1.2. Gi i thi
tài ............................................................................................ 2
tài ............................................................................................... 2
1.2.2. M c tiêu c
tài ................................................................................. 2
1.2.3. Gi i h n c
tài ................................................................................. 2
c và th c ti n ................................................................ 3
c k t qu
1.3. C u trúc lu
c..................................................................... 4
.......................................................................................... 4
U LIÊN QUAN........................................................ 5
hát hi
2.2. Cách l
ng ............ 5
t camera trong h th ng giám sát giao thông ............................... 7
2.3. Các k thu t phát hi
ng trịn ................................................................ 8
n nón b o hi m trong h th ng giám sát an ninh và giao
thông ................................................................................................................. 10
2.5. T ng k t các nghiên c u liên quan .............................................................. 13
NG TI P C N VÀ HI N TH C ................................................ 14
3.1. Mơ hình t ng quan ...................................................................................... 14
ix
u hình quan sát ................................................................... 15
u hình góc quay ........................................................... 16
háp c
i hình ch nh t ............................................ 16
mơ hình nón b o hi m .................... 18
ng tròn ........................................................................... 18
m
m nh góc ..................................... 26
n chu n b ...................................................................................... 28
c thu th p d li u video th c t ...................................................... 28
3.4.2. Cách t o t p thông s m u b ng tay ..................................................... 29
n hu n luy n .................................................................................. 29
n ki m tra ...................................................................................... 29
3.6.1. Gi i thu
t c a s .......................................................................... 29
3.6.2. B l c thô ............................................................................................ 30
3.6.3. B l c tinh ........................................................................................... 30
T QU TH C NGHI
..................................... 34
4.1. T p d li u.................................................................................................. 34
4.1.1. Thông s k thu t máy quay ................................................................ 34
4.1.2. Thơng s c u hình góc quay camera và k t qu
ng ................................................................................................................ 36
4.2. K t qu th c nghi m ................................................................................... 39
n chu n b ............................................................................... 39
n hu n luy n ........................................................................... 43
n ki m tra ................................................................................ 50
..................................................................................................... 63
.......................................................................... 63
x
4.3.2. Nh n xét k t qu .................................................................................. 63
NG K T ......................................................................................... 64
5.1. K t lu n ...................................................................................................... 64
5.1.1. K t qu
c .................................................................................. 64
mv
m ....................................................................... 64
ng phát tri
................................................................. 65
TÀI LI U THAM KH O ................................................................................... 1
LÝ L CH TRÍCH NGANG ................................................................................. 2
ix
DANH M C HÌNH
Hình
1.1:
H
th
c
thù
t
c
phát
tri n
( ...................................................................... 1
Hình 1.2: H th
c thù t i Vi t Nam ( />
hoi/doi-song/2012/05/duong-truong-chinh-tiep-tuc-ket-xe-nghiem-trong/) .............. 2
Hình 2.1: S khác bi c c a các
c b ng máy ghi hình ([8], Fig. 1) .......... 6
n phát hi
n ([8], Fig. 2) ...................................... 7
l
t camera c
7m, nhìn xu ng m
nh trên cao: chi u cao H l
o
ng m
c b ng
c vùng quan sát là 12m x
12m ([1], Fig. 4) ...................................................................................................... 8
l
cl p
phía
c xe B và C ([7], Fig. 3) ................................................. 8
Hình 2.3: T p các c
m có kho ng cách t
m h t gi ng (ds) b ng nhau n m
ng tròn (|dsda| = |dsdd|, |dsdb| = |dsde| và |dsdc| = |dsdf|) ([2], Fig.1) ................. 9
Hình 2.5:
u ki
a c p vector V1, V2 v
u ki
lo i b
ng tròn d tuy n
ng tròn d tuy n ([4], Fig.2) ..... 10
nh minh h a phát hi n nón b o hi m trong h th ng máy ATM ([3],
Fig.10) ................................................................................................................... 11
Hình 2.6:
nh minh h a phát hi n nón b o hi m trong h th ng giao thông v i máy
t trên cao ([5], Fig 4) ..................................................................... 12
Hình 2.7:
nh minh h a phát hi n nón và khơng nón b o hi m trong h th ng giao
thông v
t n m ngang ([6], page 17/21) ................................ 13
Hình 3.1: Mơ hình t ng quan ................................................................................. 14
Hình 3.2: C u hình góc quay ................................................................................. 16
Hình 3.3: Hình ch nh t ch a nón t t nh t ............................................................ 16
Hình 3.4: C u hình
i hình ch nh t ................................................................... 17
Hình 3.5: Phóng l n hình ch nh t ch a nón t t nh t ............................................ 18
ng trịn ............................................................................. 18
Hình 3.7: Gi i thu t rút trích s
gi i thu
mn
ng trịn .................................... 19
ng thích h p cho gi i thu t Canny ................ 21
x
gi i thu
ng tròn b ng HoughCircle .............................. 22
gi i thu t tính nHoughCircle ........................................................... 23
gi i thu
ng trịn .................... 25
Hình 3.12: Khung hình ch nh t cho vi
m nh .................. 26
gi i thu
ng màu l n nh t (n u có)................ 27
i hình ch nh t .................................................................. 30
Hình 3.15: Phép chi u tr c x, tr
m nh trung tâm ........................................ 32
Hình 3.16: S khác bi t màu s c khung hình ch nh t trung tâm và tồn b khung
hình ch nh t ......................................................................................................... 33
Hình 4.1: Video c u b
....................................................... 36
Hình 4.2: Video c u b hành b nh vi
nh .................................................. 37
Hình 4.3: Video c
............................................................... 38
Hình 4.4: Video c
t Nguy
Hình 4.5: C
...................................................... 38
i c u b hành b nh vi
Hình 4.7: Giao di
................................................ 42
Hình 4.8: Cách l y m u b
................................. 43
c t o thông s t p m u chu n c
Hình 4.10: K t qu
ch nh
nh ........................... 40
n hu n luy n............. 43
ng trịn. Hình (a) nh hình
u vào; (b):
c 60x60; (c)
m n m
ng trịn b ng gi i thu t HoughCircle Detection; (d) và
mn m
ng tròn b ng ph
ng vector gradient. .................................... 46
Hình 4.11: K t qu
ng Canny thích h p. ......................................... 47
Hình trên (a) nh hình ch nh
u vào; (b)
c 60x60
c làm m sau khi l c nhi u; (d)
l n gradient; (e) nh c nh thu
(c)
c v i giá tr
ng ch
c ch n là 8 ....................................... 47
histogram c a
histogram c a
l
l n gradient s p x p theo chi u gi
px
c
ch s
s p x p theo chi u gi m. ........................................................................................ 47
Hình 4.1
c phát hi n b ng HoughCircle Detection có bán kính
r=22 và tâm O(30,28) ............................................................................................ 48
xi
Hình 4.13:
nh k t qu
ng trịn, có giá tr
ng là
0.3185 ................................................................................................................... 48
Hình 4.14:
nh k t qu
c. Hình (a)
sau khi resize 60x60; (c) nh sau khi th c hi
nh
u vào; (b) nh
n màu; (d) 9 vùng nh l n
n.................................................................................. 48
Hình 4.15: K t qu
màu tr ng) và t
m nh trung tâm, v i area = 796 (vùng nh
m tr ng tâm màu xanh là (27, 28) .................................... 49
Hình 4.16: K t qu
m nh góc, t trái sang ph i các giá tr area
(vùng
tr
m nh 1 (97, 17-
(124, 57-42),
m nh góc l
m nh 2 (20, 57-
m nh 5 (20, 2-
m nh 0 (16, 2-
m nh 3 (106, 3-
m nh 6 (95, 45-
m nh 4
m nh 7 (25, 57-
57) ......................................................................................................................... 49
Hình 4.17: Hình (a): khung hình ch nh t khơng t t, giá tr
ng trịn:
m nh: 0.2660); Hình (b): khung hình ch nh t t t, giá tr
m nh: 0.3980).................................................................. 50
Hình 4.18: Các nón b o hi
c có hình d ng khác nhau. ................... 50
ng kNN...................................... 52
Hình 4.20: nh c u b hành b nh vi
nh: (a)
u vào, (b)
c.
.............................................................................................................................. 53
Hình 4.21: nh c
t Nguy
Hình 4.22: C
i nh theo chi u d c ......................................................... 55
Hình 4.23:
u vào, (b)
c. . 54
nh 1 theo chi u d c TP = 16, FP = 34, FN = 2, precision = 0.32 &
recall = 0.88........................................................................................................... 56
Hình 4.24:
nh 2 theo chi u d c TP = 14, FP = 40, FN = 2, precision = 0.26 &
recall = 0.88........................................................................................................... 56
Hình 4.25:
nh 3 theo chi u d c TP = 17, FP = 49, FN = 2, precision = 0.26 &
recall = 0.89........................................................................................................... 56
Hình 4.26:
nh 4 theo chi u d c TP = 24, FP = 57, FN = 6, precision = 0.29 &
recall = 0.8 ............................................................................................................ 57
xii
Hình 4.27:
nh 5 theo chi u d c TP = 16, FP = 49, FN = 8, precision = 0.25 &
recall = 0.67........................................................................................................... 57
Hình 4.30: C
i nh theo chi u ngang ..................................................... 59
Hình 4.31: nh 1 theo chi u d c TP = 9, FP = 34, FN = 3, precision = 0.21 & recall
= 0.75 .................................................................................................................... 59
Hình 4.32: nh 2 theo chi u d c TP = 9, FP = 33, FN = 3, precision = 0.21 & recall
= 0.75 .................................................................................................................... 60
Hình 4.33:
nh 3 theo chi u d c TP = 10, FP = 26, FN = 3, precision = 0.28 &
recall = 0.77........................................................................................................... 60
Hình 4.34:
nh 4 theo chi u d c TP = 8, FP = 32, FN = 1, precision = 0.2 & recall
= 0.89 .................................................................................................................... 61
Hình 4.35: nh 5 theo chi u d c TP = 14, FP = 55, FN = 4, precision = 0.2 & recall
= 0.78 .................................................................................................................... 61
Hình 4.36: nh 6 theo chi u d c TP = 17, FP = 65, FN = 6, precision = 0.2 & recall
= 0.74 .................................................................................................................... 62
Hình 4.37: nh 7 theo chi u d c TP = 7, FP = 26, FN = 3, precision = 0.21 & recall
= 0.7 ...................................................................................................................... 62
1
1.1.
Thông s th
ng trong nh ng vi c
:
nh
ng tham gia giao thông t i
m quan sát, th
tham gia giao thông t i các th i
m khác nhau, ho c c th và thi t th
t là c nh báo tình tr ng k
i u này s giúp các nhà qu n lý quy ho
h t ng giao thông, c nh báo cho
ng tham gia giao thơng tình tr
ng giao thơng t
y ra k
Các thông s giao thông d
um
gia giao thông th
ng di chuy
t
n tham
c l n (ch y u là
n khơng l n x
th ng giao thơng
c phát tri n.
Hình 1.1: H th
c thù t
c phát tri n
( />tài này ch t p trung gi i quy t bài toán giao thông t i Vi t Nam (c th
là các thành ph l n c a Vi
N n
tham gia giao thông nh
ng di chuy
H Chí Minh, Hà N
n tham gia giao thông c
n
n tham gia giao thông ch y u là xe g n máy),
n l n x n.
2
Hình 1.2: H th
c thù t i Vi t Nam ( />
1.2.
1.2.1.
Thu th p thông s giao thông d a trên hình nh.
(Visim-based traffic parameter collection)
1.2.2.
tài th c hi n hai m c tiêu chính:
Kh
thu t phát hi
c bi
ng ti n tham gia giao thơng,
n xe g
u khi
n
i nón b o hi m khi tham gia giao thông.
xu t và hi n th c m
n xe g n máy.
t qu
u.
1.2.3.
Có khá nhi u thông s
thông, m
:s
ng ti n tham gia giao
ng di chuy
di chuy n c
v a li t kê thì thông s s
n tham gia giao thông là quan tr ng nh
thơng s cịn l i, c nh b
ph n nào gi
n, t c
c có x y ra k t xe hay khơng t
c bài tốn tình tr ng k t xe t i các thành ph l n.
ng các
3
cs
n tham gia giao thông ph i phát hi n
i Vi
là ch y
xu
n xe g n máy tham gia giao thông
tài t p trung vào vi c phát hi n xe g
phát hi n xe g
nk th
máy, phát hi n nón b o hi m c
n
u khi n xe g
s có m t nhóm khác nghiên c u, vì v
duy nh
c
u
tài này ch gi i h n l i m t m c tiêu
ng s nón b o hi
i tham gia giao thông s d ng
thông qua vi c phát hi n nón b o hi m c
1.2.4.
H th ng giám sát giao thông b
các qu c gia, t
c s d ng nhi u t i
c ta h th ng này c
v c a h th
c dùng ph bi n. Nhi m
c tình tr
a
m khác nhau. Tuy nhiên v i vi c ng d ng h th ng thu th p thông s giao
thông t
ng s
oa h c và th c ti
c:
Nghiên c u h th ng giám sát giao thông trong vi c phân lo
ng s
ng tham gia giao thơng.
Nghiên c
ng trịn và phát hi n nón b o
hi m.
T các nghiên c u
xu
n d ng nón b o hi m và
hi n th
c ti n:
Giúp gi
Là d li
c áp l c công vi c cho các nhà qu n lý giao thông.
u vào c
ng h th ng giao thông.
Công vi c c nh báo k t xe c ng di n ra nhanh chóng, thu n l i và chính xác.
Mơ hình nh n d ng nón b o hi m c
tính ng d ng cao t i các qu c gia s d
ch y u là xe g n máy.
ng tham gia giao thơng có
n tham gia giao thông
4
1.2.5.
K t qu chính lu
c:
Xây d ng mơ hình khung nh n d ng nón b o hi m c a
it
ng tham gia
giao thông, t vi c l a ch n c u hình
t máy quay cho vi c giám sát cá
t
c tr ng nón b o hi m, t o t p m u,
ng tham gia giao thông, rút trí
ch n mơ hình h c máy, và cu i cùng là dùng các b l
Xây d ng gi i thu t rút trí
i
l y k t qu .
c tr ng và các b l c nón b o hi m.
1.3.
Lu
c t ch c theo c u trúc sau:
: Gi i thi u t ng quan v
m c tiêu c
tài g m hoàn c
ic
c và th c ti n c
tài,
tài và các k t qu
c c a lu
2: Trình bày k t qu c a các cơng trình nghiên c
tài lu
m h th ng giám sát giao thông, các k thu t phát hi n
ng tròn, các k thu t phát hi n nón b o hi m trong h th ng giám sát an
ninh và trong h th ng giám sát giao thơng.
3: Trình bày chi ti
cho lu
ng ti p c n và cách hi n th
m xây d ng mơ hình t ng qt cho vi c ti p c n và hi n
th c, xây d ng mơ hình l
i qt nh, xây d ng b
hi m và hi n th c gi i thu t rút trích cá
c tr ng c a nón b o
c tr ng này, xây d ng t p m u có
nón và khơng nón, xây d ng mơ hình h c máy kNN, và xây d ng và hi n
th c các b l c nón b o hi m.
Ch
4
t qu
c, ti
t
qu .
5: T ng k t và trình bày m t s k t lu n v
m, khuy
m
ng phát tri n c a lu
Cu i cùng là ph n li t kê các tài li u tham kh o trong quá trình nghiên c u
và hi n th c c a lu
5
c thù c
tài là phát hi n nón b o hi m c
ng tham gia
giao thông, và không ph i qu
n xe g n máy
tham gia giao thông là ch y u nên s
n cùng m t v
ng các công trình nghiên c u liên quan
mà lu
t h n ch . Vì v y tác gi
n lu
-
t p trung kh o sát.
Cơng trình [8] m t bài kh
ng
trong h th ng phát hi
-
c dùng nh t
ng.
Cơng trình [1] nghiên c u m t h th ng giám sát giao thông hồn ch nh,
cơng trình này tác gi tham kh o ch y u v cách c u hình góc quay camera.
-
Cơng trình [2] và [4] nghiên c u v các k thu t phát hi
ng trịn.
-
Cơng trình [3] nghiên c u v k thu t phát hi n nón b o hi m trong h th ng
giám sát an ninh
-
Công trình [5] và [6] nghiên c u v các k thu t phát hi n nón b o hi m
trong h th ng giám sát thơng.
2.1.
Theo nhóm tác gi cơng trình nghiên c u [8] có hai lo i c m bi
c dùng trong h th ng phát hi
bi n ch
ng (các c m bi n ho
và h th ng c m bi n b
n tham gia giao thông: h th ng c m
ng d a trên nguyên t
n t t n s cao)
ng (c m bi n ánh sang c th là các máy ghi hình).
mc
s
ng
m bi n ch
ng:
mg
n mà khơng u c u tài ngun máy tính l n. Tuy nhiên ph
m chính ch ho
tham gia giao thơng th p, t
ng hi u qu khi m
n
n di chuy n ch m, vùng quan sát nh ,
chi phí cao.
m c
m bi n b
không ph thu c vào t
chuy
di chuy n, m
n, chi phí th
ng: vùng quan sát r ng,
s
Tuy nhiên thách th c l n c
ng di
6
là
cc
c, màu s c (hình 2.1a), b
n r t khác nhau ph thu c các y u t kích
ng gây nhi u c
(hình 2.1b),
nhau c
ng xung quanh
chi u sáng (hình 2.1c), s giao
ng (hình 2.1d) tham gia giao thơng.
Hình 2.1: S khác bi c c a các
c b ng máy ghi hình ([8], Fig. 1)
T ng h p gi thuy t (Hypothesis Generation (HG)) và ki m ch ng gi thuy t
n chính trong chi
n tham gia giao thơng mà nhóm tác gi
xu
c phát hi n
i
7
n phát hi
n ([8], Fig. 2)
n tìm ki m các v trí có th
th xu t hi n trong
n ki m ch
hi n di n c
ns
ti
n HG g
c dùng trong giai
knowledge-based
knowledge-based
n trong
stereo-based
motion-based . P
mc
gi
stereo-based
trong nh, và cu
hi
n có
nh v trí
m c
ng v
n và v t c n
motion-based
phát
n.
2.2.
Có khá nhi u nghiên c
n vi c giám sát giao thông b ng camera
t i giao l . Vi c giám sát này có t l thành cơng cao tùy thu c r t l n vào vi c cách
c u hình góc quay camera. Theo nhóm tác gi
r ng khơng b che ph b
v trí c
có góc quay camera
ng cây c
t t i các
nh mà khơng b bóng cây che khu
ng xu ng m
góc l
0
ng có góc quay t o v
và chi u cao máy quay trong t m 7m so v i m
y di
hình minh h
r ng camera
t
ng, v i cách
c là 12m x 12m, k t qu
i
8
l
7m, nhìn xu ng m
t camera c
nh trên cao: chi u cao H l
c b ng
o
ng m
c vùng quan sát là 12m x
12m ([1], Fig. 4)
phát hi n và theo v t th i gian th
ti n xe ô tô di chuy
ng nhóm tác gi cơng trình này g n camera
t camera
c minh h
phía
i
l
cl p
phía
c xe B và C ([7], Fig. 3)
2.3.
Có hai k thu t chính phát hi
d
làm m
phát hi
c
ng c
m nh. C
ng tròn là d a trên vi c phát hi n c nh và
c chung c n ti n hành cho k thu
gi m nhi u, phát hi n c nh trên nh, d
ng tròn;
k thu t th
o hàm nh, d
u là
m trên c
gi m nhi
phát hi
ng tròn.
ng
9
K thu t phát hi
ng tròn truy n th ng là dùng Hough Circle Detection.
m c a k thu
thông s
u vào, bù l
nh
phát hi
Thơng s
ct tc
ng trịn d a trên các tiêu chí
m c a k thu t này tài nguyên (th i gian và b
ng tròn là r t l n tùy vào các thông s
u vào c a k thu t này là thông s
Canny, kho ng cách tâm c
n
u vào.
ng c a toán t phát hi n c nh
c phát hi n, s
ng tròn và c p bán kính ch n trên, ch
ic
m t i thi u
ng trịn mong
mu n phát hi n.
Cơng trình nghiên c u [2] các tác gi c i ti n k thu t nh n d
tròn/cung tròn truy n th ng Hough Circle. P
c ti
ph
= {di = (xi,yi
nd
m h t gi ng trong t p D và tìm các c p
cho kho ng cách |dsda| = |dsdd
kho ng cách t
minh h
ng tròn này
m M trên m t c
ng cách l a ch n ng u nhiên m
ng
a nh, D
m ds= (xs,ys)
m lân c n D, gi s là da và dd sao
y có th
c r t nhi u c
m mà
m h t gi ng là b ng nhau n m trên m
i
Hình 2.3: T p các c
m có kho ng cách t
m h t gi ng (ds) b ng nhau n m
ng tròn (|dsda| = |dsdd|, |dsdb| = |dsde| và |dsdc| = |dsdf|) ([2], Fig.1)
yv ib
nhau) hình thành nên m
m h t gi ng và c
ng tròn, n u s
ng c
m t o kho ng cách b ng
l n thì
m c a k thu t này là gi i thu t ch y nhanh, t n ít
10
vùng nh vì tính ch t l a ch n ng
m h t gi
m c a k thu t này là có th b
c
ng trịn trong cùng khu v c nh.
ng c a cơng trình [4] là d a vào
m P1, P2 có giá tr
u vào tìm c p
ng V1, V2
c nhau th a mãn
u ki n sau:
o b i c p vector V1, V2 nên g n b ng 1800
o b i c nh P1P2 và vector V1 nên g n b ng 00
Hình v
i minh h
u ki n này
u ki
u ki
a c p vector V1, V2
ng tròn d tuy n
lo i b
ng tròn d tuy n ([4], Fig.2)
c bình ch n trong gi i thu t phát hi
trên ho c gi i thu t Hough Circle Detection, n u s
ng c
m P1,P2
l n cho cùng m
m
l n c a gi i thu t này là không ph thu c vào k t qu
i thu t phát hi
c
ng tròn b
c phát hi n c
n th ng Hough
Circle Detection.
2.4.
an ninh và giao thơng
Có hai h th ng giám sát dùng phát hi
ng th y là h th ng giám
sát an ninh và h th ng giám sát giao thông. H th ng giám sát an ninh mà lu
này kh o sát là h th
t t i các tr m c a máy rút ti n ATM. T
ng
