Материал из MachineLearning.

На странице изложена примерная структура будущей статьи посвященной исследованию задачи детекции движения транспортных средств в видеоданных студентом Андреем Молчановым в рамках работы над дипломом

Обзор литературы
- Прочитать стаьи
- Описать какая задача решалась, какими основными методами и какие у нее недостатки

Результаты, Выводы

Содержание 1 Введение 1.1 Актуальность задачи 1.2 Обзор литературы 2 Постановка задачи 2.1 Описание исходных данных 2.2 Требуемый результат 3 Решение 3.1 Подготовка видеозаписи 3.2 Выделение пятен, соответствующих движущимся транспортным средствам 3.2.1 Выделение пятен 3.2.2 Преобразование пятен 3.2.3 Итоговая последовательность действий 3.3 Связывание информации о пятнах между кадрами 3.3.1 Модели транспортных средств 3.3.2 Процесс обнаружения 3.3.3 Процесс сопровождения 3.4 Преобразование координат 3.4.1 Преобразование реальных координат в экранные 3.4.2 Преобразование экранных координат в реальные 3.5 Объединение треков, полученных по записям двух видеокамер 4 Результаты 5 Выводы 6 Список литературы

Введение

В настоящей работе изучается подход к восстановлению треков движущихся транспортных средств по видеозаписи определенного участка трассы. Это подразумевает выделение транспортных средств на видеозаписи и дальнейшее преобразование их координат в реальные пространственные.

Дополнительно исследуется метод объединения треков, восстановленных по видеозаписям, полученных с помощью двух непересекающихся противоположно направленных видеокамер.

Актуальность задачи

При исследовании некоторых задач, связанных с анализом поведения автомобильного потока, возникает необходимость получения экспериментальных данных, описывающих траектории движения (треки) проезжающих машин.

Примером такой задачи может быть построение модели движения автомобилей по еще не построенной трассе с целью определения вероятности возникновения пробок. Для анализа такой модели необходимо будет наполнить ее объектами-машинами, которые будут передвигаться по определенным правилам. Для того, чтобы модель как можно больше соответствовала реальности, правила, по которым будут передвигаться машины, должны основываться на данных о передвижении машин, полученных с действующих дорог.

Существуют различные методы получения таких данных. Например, могут использоваться специальные устройства, устанавливаемые в сам автомобиль и снимающие данные с его систем управления. Исследуемый в настоящей работе подход позволяет получить требуемые данные без использования специальных средств.

Обзор литературы

Обнаружение транспортных средств - важнейший этап мониторинга автомобильных магистралей. Многие широко используемые подходы основаны на таких методах, как выделение фона, применение вероятностных методов и нейронные сети. В способах, использующих вычитание фона, считается разница между текущим и фоновым изображением как, например, в [1]. Все оставшиеся после вычитания пятна расцениваются как движущиеся транспортные средства и обрабатываются соответственно. Однако, любые шумы могут также учитываться как автомобили, что ведет к ошибкам распознавания. Кроме того, результаты очень чувствительны к изменениям освещения, что не позволяет использовать алгоритм на длительном промежутке времени, либо заставляют пересчитывать фон.

В [2] предложен подход к поиску и подсчету транспортных средств, основанный на использовании нейронных сетей. На первом этапе предложенного метода фоновое изображение восстанавливается из последовательности кадров. После этого к разнице текущего и фонового изображения применяется оператор Собеля для поиска границ движущихся транспортных средств. Затем изображение уменьшается (например, с помощью вейвлетов) и признаки нейронной сети извлекаются из него для подсчета количества автомобилей. Этот подход, однако, не предоставляет возможности восстановления координат транспортных средств, равно как и сопровождения их на протяжении видеозаписи.

Алгоритм CAMShift [1] предоставляет возможность сопровождения объекта. Подход основан на том, что размер и положение отслеживаемого объекта итерационно определяется вероятностными методами, анализирующими гистограмму в области поиска. К сожалению, определение начальной области поиска необходимо осуществлять вручную, а кроме того алгоритм не позволяет одновременное отслеживание сразу нескольких объектов на видеозаписи.

Этих недостатков лишен подход, описанный в [2]. Являясь развитием CAMShift данный способ предлагает автоматическую детекцию объектов с помощью двойного сравнения. Разностное изображение строится на основе пороговой бинаризации разницы соседних кадров, а затем к каждой паре соседних разностных изображений применяется функция логического умножения.

Постановка задачи

В настоящей работе должен быть представлен и реализован метод выделения движущихся транспортных средств. Дополнительно должно быть произведено исследование метода объединения треков, полученных по записям двух непересекающихся противоположно направленных видеокамер.

Могут существовать некоторые причины, значительно препятствующие восстановлению, например:

• Легковой автомобиль может быть загорожен большим грузовиком или автобусом на протяжении всей записи.
• Съемка может производиться в неидеальных условиях. Дрожание камеры и плохая цветопередача могут сильно усложнять задачу.
• В вечернее время суток, машины серого цвета будут сливаться с асфальтом.

Поэтому заранее предполагается, что задачу не получится решить идеально точно.

Так как данные будут использоваться лишь в отдельно проводимых далее экспериментах, задача восстановления в режиме реального времени не ставится. Такое предположение позволяет в дальнейшем не ограничиваться методами, которые используют только однократный "проход" по видеозаписи, а также не накладываются существенные ограничения на время работы предлагаемых методов.

Описание исходных данных

Анализируемая видеозапись участка дороги. Под видеозаписью понимается последовательность BMP-файлов, находящихся в одной директории. Это сделано для того, чтобы избежать технических сложностей, связанных с обработкой видео-файлов, закодированных с помощью различных кодеков.

Кроме видеозаписи может использоваться дополнительная информация об участке дороги, необходимая для преобразования экранных координат в реальные.

Требуемый результат

Восстановленные треки машин, проехавших по участку дороги и попавших на видеозапись. Под треком понимается соответствие временным точкам позиции машины в реальном пространстве.

Выходной файл должен содержать набор записей вида .

- момент времени, соответствующий отдельному кадру.

- уникальный идентификатор машины, не изменяющийся на протяжении всей видеозаписи.

- декартовы координаты машины в реальном пространстве.

Решение

Подготовка видеозаписи

При исследовании и разработке метода использовалась тестовая видеозапись в формате MPEG-2.

Для преобразования ее в последовательность BMP-файлов использовалась программа VirtualDub и плагин MPEG-2 / DVD.

Выделение пятен, соответствующих движущимся транспортным средствам

Выделение пятен

Для того, чтобы восстановить траекторию движения транспортного средства, необходимо иметь возможность обнаружения его на видеозаписи.

Будем понимать под пятном множество координат точек кадра, соответствующих транспортному средству. Если взять разность двух последовательных кадров, то значение точки разностного кадра будет тем больше, чем вероятнее то, что хотя бы на одном из кадров в этом месте находится движущееся транспортное средство.

Воспользуемся следующими предположениями. Примерная скорость автомобиля на трассе - 70 километров в час, это около 20 метров в секунду. В видеозаписи на 1 секунду приходится 25 кадров. Таким образом, за один кадр машина сдвигается на расстояние немногим меньше 1 метра. Длина машины - 4,5 метра. В результате, объединение пятен, относящихся к одному транспортному средству на соседних кадрах, не будет существенно отличаться от каждого из этих пятен.

Итак, для выделения пятен можно использовать последовательное вычитание соседних кадров, несмотря на то, что данный метод подходит для выделения лишь пятен, соответствующих объектам, находящихся на не слишком большом расстоянии от видеокамеры. Кроме того, так как нам необходимо однозначно считать, относится ли пиксель к пятну или нет, нужно применять бинаризацию с некоторым порогом. Значение порога подбирается вручную.

Первый кадр

Второй кадр

Результат вычитания каров

Результат бинаризации

Преобразование пятен

Кроме пятен, относящихся к движущимся транспортным средствам, на некоторых кадрах появляются шумовые пятна, возникающие из-за посторонних объектов, например качающихся деревьев, или дрожания камеры.

Полезным оказывается удаление слишком малых пятен - размером 1 пиксель. Стоить заметить, что в некоторых случаях и такие пятна могут соответствовать транспортным средствам - например если транспортное средство распалось на несколько пятен из-за помех. Однако даже в такой ситуации лучшим решением является удаление маленького пятна и обработка пятна, соответствующего другой части транспортного средства.

Очевидно, что пятно не должно иметь внутренних полостей, поэтому они закрашиваются.

Для улучшения результата мы можем связать близко примыкающие области с помощью морфологической обработки. Она состоит из последовательной дилатации (расширения черных областей), закраски внутренних областей и обратной дилатации (расширение белой области). Такая обработка позволяет в некоторой мере бороться с эффектом распадения транспортного средства на несколько пятен. С другой стороны, она в также способствует объединению пятен, относящимся к различным близко находящимся транспортным средствам, в одно общее пятно, поэтому нельзя выбирать ядро дилатации слишком большим.

Результат удаления пятен размером 1 пиксель

Результат морфологической обработки

Раскраска отдельных автомобилей различными цветами

Итоговая последовательность действий

В результате для поиска таких пятен предпринимается следующая последовательность действий:

• Вычитание двух последовательных кадров
• Бинаризация с некоторым порогом, подобранным вручную
• Удаление слишком малых пятен
• Удаление внутренних полостей в пятнах
• Морфологическая обработка

Связывание информации о пятнах между кадрами

В качестве исходных данных на данном этапе имеется последовательность кадров, на каждом из которых выделены множества пятен. При этом отсутствует информация о том, как именно соотносятся пятна на различных кадрах между собой. Для восстановления этих данных предлагается подход, схожий с используемым в радиолокации. Последовательно обрабатывая кадры, одновременно будут выполняться два процесса - обнаружения новых транспортных средств и сопровождения уже найденных.

Модели транспортных средств

В некоторых случаях необходимо продолжать сопровождение автомобиля, несмотря на то, что в данный момент его может быть не видно на кадре. Поэтому приходится оперировать не самими пятнами, а моделями транспортных средств. Рассмотрим это понятие. Под моделью транспортного средства будем понимать некую структуру, сопоставленную с транспортным средством и описывающую его расположение и размеры.

Возможные примеры моделей:

• Множество экранных координат всех точек одного или нескольких пятен, соответствующих автомобилю
• Прямоугольная рамка, содержащая в себе пятно
• Прямоугольная рамка, полностью содержащаяся в пятне
• Некий промежуточный вариант прямоугольной рамки
• Координаты центра масс пятна

В настоящей работе в качестве модели используется второй вариант - прямоугольная рамка, содержащая в себе пятно. При этом для описания модели достаточно четырех чисел, задающих границы в экранных координатах.

Множество пятен

Множество моделей транспортных средств

Процесс обнаружения

Рассматриваются все пятна, находящиеся на кадре и не попадающие ни в одну из областей рамок уже сопровождаемых моделей транспортных средств. Для каждого такого пятна создается своя модель, ее рамкой становится наименьшая, полностью содержащая пятно, прямоугольная рамка.

Введем дополнительный параметр для каждого экземпляра модели транспортного средства. Будем понимать под состоянием модели целое число, изначально равное 0. При обработке каждого кадра оно может увеличиться или уменьшиться. Не являясь непосредственным описанием расположения, этот параметр тем не менее влияет на процесс сопровождения модели.

Процесс сопровождения

Рассмотрим, что происходит на этапе сопровождения.

Предполагаемое перемещение модели. В качестве первого шага изначально предполагалось перемещение модели транспортного средства в ожидаемом направлении. В качестве этого направления использовался вектор перемещения модели на предыдущем шаге. Однако, как показали эксперименты, эта эвристика не является эффективной, и лишь мешает процессу сопровождения и поэтому от нее было решено отказаться.

Подтверждение модели. Предполагается, что в том месте, где располагается модель на новом кадре должно быть пятно (или несколько пятен, так как из-за препятствия автомобиль может распасться на несколько пятен). Понятно, что пятно скорее всего не будет занимать весь прямоугольник, поэтому модель считается подтвержденной если он заполнен на 40%. В случае, если модель подтверждается, значение параметра состояния модели увеличивается на 1. Если же модель не подтверждена, значение уменьшается на 1. При этом может возникнуть ситуация, при которой это значение становится меньше 0 - в этом случае считается, что транспортное средство навсегда покинуло область видимости и больше не сопровождается.

Корректировка модели. На этом шаге производится обновление позиции и размеров модели в соответствии с пятном, которое имеет больше всего пикселей, попавших в область старой рамки. Отдельно обрабатывается ситуация, при которой процент заполнения рамки пятном после корректировки уменьшается более чем на 10%. Это может означать то, что транспортное средство заезжает за статичную помеху, например растянутый на дороге баннер или знак. В этом случае прямоугольник модели сохраняет размеры, но изменяет позицию в сторону движения транспортного средства.

Преобразование координат

Во время всех операций, производимых до этого момента, происходило оперирование лишь экранными координатами. Однако требуемым результатом является файл, содержащий реальные координаты в плоскости дороги. Кроме того, для построения системы визуализации результирующего текстового файла понадобится возможность выполнения обратных преобразований - из реальных координат в экранные.

Необходимо отметить, что система координат существенно зависит от конфигурации дороги, представленной на видеозаписи. По этой причине и само преобразование координат осуществлялось с учетом особенностей дороги с тестовой видеозаписи. Таким образом, для обработки видеозаписи участка, значительно отличающегося от тестового, может понадобится разработка своего модуля преобразования координат. В любом случае, были приняты меры, позволяющие подключить его к программному комплексу без существенных сложностей.

Зафиксируем прямоугольную систему реальных координат на тестовой видеозаписи. Пусть ось абсцисс проходит у нижнего края кадра перпендикулярно дороге и ориентирована вправо. Ось ординат в свою очередь пусть совпадает с разделительным заграждением между направлениями дороги и ориентирована в сторону от камеры. В качестве единичного отрезка примем 1 метр.

Система реальных координат

Рассмотрим метод преобразования координат из реальной системы в экранную. Исследовались различные методы - включая матричные преобразования афинных координат, тригонометрические преобразования на основе оптического устройства камеры и функциональные преобразования. В результат был выбран последний подход.

Метод основан на подборе коэффициентов функции . Для получения значений коэффициентов решается система из 3 уравнений, в каждом из которых зафиксированы и в определенной точке кадра.

Введем следующие обозначения:

- реальные координаты точки,

- экранные координаты точки,

- ширина дороги, вычисленная в экранных координатах, в месте расположения точки.

Преобразование реальных координат в экранные

Формулы преобразований имеют следующий вид:

Используются следующие заданные для видеозаписи параметры:

- ширина дороги в реальных координатах,

- линейный сдвиг в писелях, компенсирующий то, что экранные координаты считаются относительно левого края кадра, а реальные - относительно разделительной полосы.

Преобразование экранных координат в реальные

Формулы обратных преобразований из экранной системы координат, очевидно, имеют следующий вид:

Объединение треков, полученных по записям двух видеокамер

В качестве конфигурации тестового стенда использовались 2 видеокамеры, находящиеся на мосту на расстоянии 52 метров друг от друга и направленных в противоположные стороны на дорогу, проходящую под мостом. В соответствии с правилами дорожного движения транспортным средствам запрещено выполнять перестроение в другую полосу при движении под мостом. Пропавшее из поля зрения одной камеры транспортное средство появлялось в поле зрения другой в среднем через 3-6 секунд. Запись на обеих видеокамерах была начата в один момент времени.

Кадр первой видеокамеры

Кадр второй видеокамеры

Для объединения треков предлагается следующий подход. Загружаются 2 списков треков, и создается результирующий третий список, затем по очереди обрабатываются оба направления движения.

Вначале происходит обработка треков транспортных средств, находящихся на левой половине дороги первой видеокамеры, и, соответственно, правой половине второй. Треки транспортных средств, зафиксированных первой видеокамерой, переносятся в результирующий список. При этом для каждого из них производится попытка найти соответствующий трек в списке, полученном с помощью второй видеокамеры. Считается, что полоса движения не изменилась и автомобиль должен появиться в кадре второй видеокамеры через 50-170 кадров. Если удается найти продолжение трека, оно также переносится в результирующий список, склеиваясь с первой частью, при этом путь под мостом интерполируется. При переносе трека из списка второй видеокамеры, его координаты корректно преобразуются.

Аналогичным образом обрабатывается второе направление движение, а после этого все оставшиеся в исходных списках треки переносятся не склеиваясь.

Визуализация одного из временных моментов, одно из транспортных средств как раз находится под мостом

Результаты

Разработан программный комплекс, преобразующий набор BMP-файлов, представляющих собой кадры видеозаписи в текстовый файл, содержащий треки машин. При этом приблизительно 90% машин, находящихся в кадре опознаются корректно.

Выводы

Список литературы

[1] S. Gupte, O. Masoud, R. Martin, and N. Papanikolopoulos: Detection and classification of vehicles, IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, vol. 3, no. 1, March 2002, pp. 37 – 47. [3]

[2] Saad M. Al-Garni, and Adel A. Abdennour: Intelligent Video-Based Monitoring of Freeway Traffic, International Journal of Applied Science, Engineering and Technology Volume 2 Number 3 (March 2006) [4]

• Elham Dallalzadeh, Guru D.S., Elham Dallalzadeh: Moving Vehicles Extraction in Traffic Videos (December 2011) [5]
• Р. Гонсалес, Р. Вудс: Цифровая обработка изображений (2006) [6]

[1] [2] H. Zhiwei, L. Jilin, and L. Peihong, “New method of background update for video-based vehicle detection,” in Proc. 7th Int. IEEE Conf. Intelligent Transportation Systems, Oct. 2004, pp. 580 - 584. [3] R. Rad, and M. Jamzad, “Real time classification and tracking of multiple vehicles in highways,” Pattern Recognition Letters, vol. 26, no. 10, 15 July 2005, pp. 1597-1607. [4] Y. Zhang, P. Shi, , E. Jones, and Q. Zhu, “Robust background image generation and vehicle 3D detection and tracking,” in Proc. 7th Int. IEEE Conf. Intelligent Transportation Systems, 3-6 Oct. 2004, pp. 12 – 16. [5] B. Chen, Y. Lei, and W. Li, “A novel background model for real-time vehicle detection,” in Proc. 7th Int. IEEE Conf. Intelligent Transportation Systems, vol. 2, 31 Aug.- 4 Sept. 2004, pp. 1276 - 1279. [6] X. Ji, Z. Wei, and Y. Feng, “Effective vehicle detection technique for traffic surveillance systems,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 17, no. 3, Jun. 2006, pp. 647-658. [7] H. Schneiderman, and T. Kanade, “A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars,” IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol.1, 13-15 June 2000, pp. 746 - 751. [8] T. Zhao, and R. Nevatia, “Car detection in low resolution aerial image,” Image and Vision Computing, vol. 21, 18 march 2003, pp. 693 – 703. [9] A. Rajagopalan, P. Burlina, and R. Chellappa, “Higher order statistical learning for vehicle detection in images,” in Proc. 7th Int. IEEE Conf. Computer Vision, vol. 2, 20-27 Sept. 1999, pp. 1204 -1209. [10] S. Hinz, “Detection and counting of cars in aerial images,” in Proc. Int. Conf. Image Processing, vol. 3, 14-17 Sept. 2003, pp. 997-1000. [11] R. Ruskone, L. Guigues, S. Airault, and O. Jamet, “Vehicle detection on aerial images: a structural approach,” in Proc. 13th Int. IEEE Conf. Pattern Recognition, vol. 3, 25-29 Aug. 1996, pp. 900 - 904. [12] C. Hoffman, T. Dang, and C. Stiller, “Vehicle detection fusing 2D visual features,” in Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 14-17 June 2004, pp. 280 – 285. [13] S. Mantri, and D. Bullock,“A neural network based vehicle detection and tracking system,” in Proc. 27th Southeastern Symposium on System Theory, 12-14 March 1995, pp. 279 – 283. [14] D. Ha, J. Lee, and Y. Kim, “Neural-edge-based vehicle detection and traffic parameter extraction,” Image and vision computing, vol. 22, 2004, pp. 899-907. [15] Z. Liu, X. Li, and X. Leung, “Fuzzy measures for vehicle detection,” The 10th IEEE Int. Conf. Fuzzy Systems, vol. 2, 2-5 Dec. 2001, pp. 848 – 851. [16] R. Flores, “Evaluation of the use of high-resolution satellite imagery in transportation applications,” final report prepared for northland advanced transportation systems research laboratories, Dept. Electrical and Computer Eng., Univ. Duluth, March 2004, pp. 10-50.