Một mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh

Bài viết đề xuất một mô hình hệ thống giám sát thông minh cho phép phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên. Ở bước đầu tiên, chúng tôi sử dụng phương pháp trừ ảnh nền và xác định ngưỡng để phát hiện tiền cảnh. Qua bước thứ hai, từ các hình ảnh tĩnh của video chúng tôi trích xuất các vùng riêng biệt là các vùng có khả năng đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Một mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh Mai Lam 133 Một mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh Mai Lam Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin, Đại học Đà Nẵng, Đà Nẵng, Việt Nam mlam@cit.udn.vn Tóm tắt. Bài báo đề xuất một mô hình hệ thống giám sát thông minh cho phép phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên. Ở bước đầu tiên, chúng tôi sử dụng phương pháp trừ ảnh nền và xác định ngưỡng để phát hiện tiền cảnh. Qua bước thứ hai, từ các hình ảnh tĩnh của video chúng tôi trích xuất các vùng riêng biệt là các vùng có khả năng đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi. Sau đó, chúng tôi loại bỏ các khoảng trống giữa các điểm ảnh của các đối tượng phát hiện nhằm nâng cao độ chính xác. Cuối cùng, một bộ lọc Kalman được áp dụng để phát hiện người trong khung ảnh liên kết với đối tượng bị đánh cắp hoặc bỏ rơi. Các kết quả thực nghiệm trên dữ liệu đối tượng bỏ quên ABODA cho thấy hệ thống đề xuất là hiệu quả trong việc giám sát video theo thời gian thực. Từ khóa: Phát hiện Đối tượng, Trừ Ảnh nền, Ngưỡng, Vùng Riêng biệt, Bộ lọc Kalman. 1 Giới thiệu Hiện nay, các hệ thống giám sát bằng hình ảnh ngày càng trở nên phổ biến và dần trở thành quen thuộc với chúng ta. Xuất hiện từ những năm 1960 [1], hệ thống giám sát là một trong những hệ thống trợ giúp đắc lực nhất cho con người thực hiện theo dõi, giám sát. Cùng với sự tiến bộ khoa học công nghệ, giá thành các thiết bị ngày một rẻ hơn cũng như nhận thức của con người về các biện pháp phòng ngừa tội phạm được tăng cường thì tại bất cứ địa điểm công cộng nào như nhà hàng, cơ quan, trường học hoặc nhà ga đều có sự có mặt của camera giám sát. Hình 1. Minh họa bộ dữ liệu Abandoned Objects Dataset (ABODA) Tuy nhiên, tội phạm cũng ý thức và hành động như mọi người khác, để bảo vệ tài sản khỏi các tình huống không mong muốn, đòi hỏi một quy trình của hệ thống giám sát thông minh, để có thể phát hiện bất kỳ sự kiện nghi ngờ nào thực hiện bởi bất kỳ ai và sau đó gởi cảnh báo đến bộ phận an ninh bảo vệ. Do vậy, việc nghiên cứu và xây dựng một hệ thống giám sát thông minh bằng hình ảnh có thể phát hiện theo dõi đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên với hiệu quả và tính tin cậy cao đang là mục tiêu của nhiều nhà khoa học. 134 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau, phần hai trình bày các nghiên cứu liên quan với chủ đề bài báo, phần ba mô tả chi tiết mô hình phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên dựa trên hệ thống giám sát thông minh đề xuất, các kết quả thực nghiệm được trình bày trong phần bốn và các kết luận được đúc kết ở phần cuối của bài báo. 2 Nghiên cứu liên quan Phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên tập trung các chủ đề phát hiện đối tượng chuyển động và phân loại đối tượng. Phát hiện đối tượng chuyển động là quá trình xử lý chuỗi ảnh liên tiếp trong một đoạn video để phát hiện ra các đối tượng chuyển động trong một đoạn hình ảnh. Đã có nhiều phương pháp được đưa ra để giải quyết vấn đề này, có thể phân thành các loại phương pháp sau: các phương pháp trừ ảnh nền (Background Subtraction) [2], các phương pháp dựa trên thông kê (Statistical Methods) [3] và các phương pháp dựa trên sự chênh lệnh tạm thời giữa các khung hình (Temporal Differencing) [4]. Sau khi có kết quả phát hiện vùng ảnh chứa đối tượng chuyển động hình ảnh đó vẫn còn rất nhiều nhiễu do đó cần phải lọc bỏ đi các nhiễu này. Để xử lý vùng ảnh đó có một số phương pháp như tiền xử lý mức điểm ảnh tiền cảnh để loại bỏ nhiễu, phát hiện bóng v.v. Từ đối tượng đã được làm sạch này chúng ta có thể xác định tính chất mỗi đối tượng. Về phân loại đối tượng là quá trình phân lớp đối tượng chuyển động thuộc lớp sự vật nào như người, đồ vật v.v cho chúng ta biết được đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên. Phân loại một đối tượng để theo dõi và phân tích hành động của nó một cách chính xác là rất quan trọng. Hiện tại, có hai cách tiếp cận chủ yếu: phương pháp dựa trên hình dạng [5] và phương pháp dựa trên sự chuyển động [6]. Phần tiếp theo, chúng tôi trình bày chi tiết về hệ thống phát hiện đối tượng đánh cắp hoặc bỏ quên và các mô tả kỹ thuật cũng trình bày trong phần này. 3 Mô hình đề xuất Kiến trúc hệ thống được trình bày trong Hình 2. Hệ thống nhận các hình ảnh đầu vào từ các camera giám sát hoặc các tệp tin video. Đầu ra cuả hệ thống các kết quả sự kiện được phân loại. Các kết quả này được thể hiện ở giao diện người dùng trên màn hình máy tính. Mai Lam 135 Hình 2. Mô hình hệ thống giám sát hình ảnh đề xuất 3.1 Phương pháp trừ ảnh nền Phương pháp trừ ảnh nền là phương pháp rất phổ biến và hiệu quả trong việc giải quyết phân đoạn với những đoạn hình ảnh có khung cảnh tĩnh. Bằng việc sử dụng phép trừ ảnh ở mức điểm ảnh, một khung hình sẽ được so sánh với một hình nền để từ đó đưa ra vùng các điểm ảnh khác nhau giữa khung hình đó và ảnh nền. Các điểm ảnh khác nhau sẽ được hiểu như là các điểm ảnh nổi lên trên ảnh nền. Sau khi tìm ra các vùng ảnh nổi, các vùng này sẽ được xử lý để lọc đi các nhiễu, các vết không phù hợp bằng một số thuật toán lọc nhiễu khác nhau. Hình 3 trình bày cách làm việc của phương pháp trừ ảnh nền. 136 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Fig. 3. Minh họa cách làm việc của phương pháp trừ ảnh nền 3.2 Xác định ngưỡng Ngưỡng được sử dụng rộng rãi để tạo mặt nạ tiền cảnh của video được quay bằng camera tĩnh. Đây là phương pháp phân đoạn đơn giản nhất dùn ...