Разработка и анализ высокоэффективных способов и алгоритмов автоматического сопряжения, синхронизации, юстировки изображений, управления поворотными камерами и обработки информации в приборах и системах видеонаблюдения

• Автор: Хамухин, Анатолий Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 226 с. : ил.

1 Методы обработки цифровых информационных видеосигналов

1.1 Обзор современных приборов и систем видеонаблюдения

1.2 Выбор архитектуры вычислительных приборов, языковой среды и

компилятора при разработке программного обеспечения для аналитических видеосистем .

1.3 Классификация методов обработки цифровых информационных

видеосигналов.

1.4 Методы распознавания и идентификации видеоизображений

1.5 Анализ достоинств и недостатков традиционных подходов к обработке информационных видеосигналов

1.6 Параметры сопряжения, синхронизации и классификации, опреде

ляющие достоверность выходных данных информационных приборов и систем видеонаблюдения

1.7 Цели и задачи диссертационной работы

2 Функциональный анализ параллельных процессов обработки ви деосигиалов и вывод основных соотношений для вычисления коэффициентов преобразования координат и временных интервалов синхронизации при сопряжении изображений
2.1 Разработка и описание распределнной модели обработки синхронных видеосигналов от разных источников
2.2 Анализ ограничений, вытекающих из пропускной способности сети
и быстродействия устройств обработки
2.3 Вывод соотношений для сопряжения видеокамер с общей зоной обзора .
2.4 Исследование особенностей преобразования координат изображения видеокамер на топографический план местности
2.5 Оценка точности преобразований координат при сопряжении изображений
2.6 Разработка способов автоматизации настройки сопряжения неподвижных и поворотных видеокамер.
Выводы.
3 Исследование и разработка алгоритмов синхронизации, управления и обработки информации для вычислительных процессов в
системах и приборах видеонаблюдения
3.1 Разработка алгоритмов синхронизации программных модулей обработки цифровых информационных массивов.
3.2 Оценка быстродействия алгоритмов синхронизации.
3.3 Вычисление угла упреждения и разработка алгоритма управления наведением поворотных видеокамер на движущийся объект
3.4 Оценка погрешностей наведения, обусловленных временными параметрами управления поворотными камерами
3.5 Определение критерия идентичности объектов на изображениях видеокамер.
3.6 Оценка погрешности сопряжения видеокамер на основе достоверности сопоставления изображений
3.7 Адаптация алгоритмов классификации для распознавания изображений в системах и приборах видеонаблюдения
Выводы.
4 Экспериментальная оценка эффективности разработанных алгоритмов сопряжения, синхронизации, управления и распознана
ния изображений. Результаты внедрения
4.1 Описание схемы приборов и блоков аналитической видеосистемы РАЯЖ 2.1.ИЗ.
4.2 Методика оценки точности сопровождения движущихся объектов .
4.3 Экспериментальная оценка точности управления поворотными видеокамерами .
4.4 Методика оценки достоверности сопоставления изображений объектов на сопряжнных видеокамерах
4.5 Экспериментальные результаты сопоставления синхронных изображений объектов.
4.6 Результаты применения систем распознавания изображений. Оценка достоверности.
4.7 Апробация и внедрение результатов
Выводы.
Заключение
Список литературы


Видеокамеры подключаются к одной или нескольким объединнным локальной вычислительной сетыо ЛВС ЭВМ, назначение которых обрабатывать и анализировать видеосигналы. Видеосистема состоит из кластеров оборудования двух типов оборудование зоны наблюдения и оборудование контрольного пункта в случае небольших видеосистем оборудование контрольных пунктов может объединяться оборудованием зон наблюдения. Подвижные и стационарные видеокамеры, а также ЭВМсерверы, обрабатывающие видеосигнал с этих камер и управляющие поворотными видеокамерами, объединяются в оборудование одной зоны наблюдения по принципу территориальной близости, которая позволяет соединить серверы быстродействующей сетыо, и организовать передачу сигналов видео и управления между камерами и ЭВМ. Терминал 1 Терминал
ГI. Рисунок 1. Общая схема аналитической видеосистемы. В контрольных пунктах с помощью терминалов видеосистемы отображается переданная по вычислительной сети информация, полученная в результате обработки видеосигналов на серверах зон наблюдения. В ряде случаев требуется удалнное наблюдение за территорией из нескольких различных контрольных пунктов. Для решения данной задачи используются ЛВС, построенные на оптоволоконных каналах связи. Структура, представленная на рис. Рассмотрим основные понятия, описывающие отличительные характеристики аналитических видеосистем. Основные понятия и определения для аналитических видеосистем. Чаще всего автоматическое выявление ситуаций из видеосигнала обзорных камер основано на алгоритмах выделения движущихся объектов наблюдаемой сцены и алгоритмах классификации данных объектов. Я,,В, являющиеся компонентами цветности красной, синей и зелной, соответственно. Таким образом, кадр представляется тремя одномерными функциями Рп, Я и Р. Данное представление соответствует формату кадра, который принято называть БЮ. Определение 1. Алгоритм выделения двиэюущихся объектов, который мы обозначим Л, является процедурой, принимающей на вход один за другим кадры последовательности Д. Результатом процедуры является некоторая информация Т о движущихся объектах. Структура информации Хм зависит от цели, для которой предназначен алгоритм А. В 5, , и во многих других источниках описываются алгоритмы выделения движения с более сложными выходными данными 2дг, содержащими в себе информацию о положении движущихся объектов на текущем и предыдущих кадрах. П, информация о м объекте из Мм объектов, обнаруженных алгоритмом А на кадре если Мм 0, то Хм 0. Информация состоит из набора данных об объекте на каждом гм кадре г положение объекта, а Х его свойства. Например, в качестве г, могут быть координаты центра масс изображения объекта, либо множество всех координат точек объекта силуэт, либо прямоугольная рамка, ограничивающая это множество. Я . Я 5,0 5,0 0 В 5,
1. Хм где 5 1, если алгоритм А обнаружил движение на
быть класс объекта, полученный в процессе распознавания. Если объект отсутствует на м кадре, то г и х , пустая характеристика, специальное значение, показывающие отсутствие объекта на кадре или отказ алгоритма Л. Обладая данными X в форме 1. Именно достоверное определение событий по видеосигналу расширяет вачможности практического применения аналитических видеосистем в различных приложениях по сравнению с видеорегистраторами оператор таких систем может меньше уделять внимание непосредственному контролю изображения с видеокамер, ориентируясь на автоматические подсказки о ситуации в зоне наблюдения. Другая особенность аналитических видеосистем, рассмотренных в 5, , заключается во взаимодействии поворотных камер и неподвижных для получения более детальных изображений событий на наблюдаемой территории. Автору данной диссертации не удалось найти подробного описания механизма взаимодействия управления поворотными камерами и программных модулей анализа видеосигнала с неподвижных камер, но сама идея использовать крупные изображения за счт управления увеличением представляется исключительно важной при использовании аналитических видеосистем. Введм определение сопряжения неподвижных и поворотных камер.