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Dipartimento di Elettronica e TelecomunicazioniUniversità di FirenzeLaboratorio Comunicazioni & Immagini
Studio di tecniche per la rivelazione di traiettorie di veicoli in movimento in sequenze video
Tesi di Laurea di:
Giacomo SeriniCorso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni
Relatori:
Prof. Vito Cappellini
Ing. Roberto Caldelli
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2Firenze, 18 Dicembre 2006
Sommario
Panoramica sull’Object Tracking: classificazione algoritmiAlgoritmi Model BasedAlgoritmi Features BasedAlgoritmi Contour Based
Implementazione Algoritmo basato sul Block MatchingIl Block Matching AlgorithmObject Tracking basato sul BMA
Risultati sperimentali
Algoritmi Region Based
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3Firenze, 18 Dicembre 2006
Object Tracking: applicazioni
Analisi del traffico
Videosorveglianza
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4Firenze, 18 Dicembre 2006
Analisi del traffico
Frame processing level:Analisi delle regioni in
movimento.
Tracking:Inseguimento, riconoscimento e
classificazione degli oggetti. Estrazione parametri rilevanti (velocità).
Pixel processing level:Appartenenza di un pixel allo
sfondo o ad un oggetto in movimento.
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5Firenze, 18 Dicembre 2006
Algoritmi di TrackingAlgoritmi Features Based:si focalizza l’attenzione solo su
alcuni particolari (Es: centroide).
Primi frame
sequenzaIndividuazione
sfondoSegmentazione
Bounding boxe centroidi
OBJECT TRACKING
222
211 )()( NMNM CTDCTDCTDCTD
M e N appartenenti a due frame consecutivi
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6Firenze, 18 Dicembre 2006
Algoritmi di TrackingAlgoritmi Model Based:richiedono un dettagliato modello geometrico.
Frame originale
( I )
Estrazione bordi
Distanza bordi I
modello T
Stima somiglianza
OBJECT TRACKING
Tt
I tdN
ITS 2)(1),(
Stima della somiglianza
Numero di punti del Template
Distanza tra il punto t in T e il bordo più vicino di I
MIN
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7Firenze, 18 Dicembre 2006
Algoritmi di TrackingAlgoritmi Contour Based:si costruisce una rappresentazione del
contorno aggiornandolo di frame in frame.
Estrazione contornoI(t)
I(t+1)
Stima del moto
Estrazione contorno
OBJECT TRACKING
Confrontocontorni
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8Firenze, 18 Dicembre 2006
Algoritmi Region BasedAd ogni oggetto viene associata una regione
corrispondenteSi esegue una stima
del moto su sottoparti dell’immagine (blocchi) e si raggruppano quelle con spostamenti simili.
Gli oggetti così determinati sono infine riconosciuti nella sequenza.
Block Block MatchingMatching AlgorithmAlgorithm((B.M.AB.M.A.).)
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9Firenze, 18 Dicembre 2006
Il Block Matching
Dimensione dei blocchi
Massimo spostamento
FINESTRA DI FINESTRA DI RICERCARICERCA
Parametri fondamentali
Criterio di scelta
Comprende tutti i pixel relativi alle posizioni che il blocco può assumere
Determina la somiglianza tra due blocchi
M.A.D. (Mean Absolute Difference)
M.S.E. (Mean Square Error)
Entrambe le funzioni devono essere minimizzate
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10Firenze, 18 Dicembre 2006
Il Block Matching
Tecniche di B.M.A.Esaustive :Si cerca il miglior confronto ovunque (Fullsearch).
Multi step:Si ricercano i blocchi solo in alcune posizioni (Three
Step Search).
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11Firenze, 18 Dicembre 2006
FRAME tFRAME t--11 FRAME tFRAME t
Il Block Matching
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12Firenze, 18 Dicembre 2006
Object Tracking con B.M.A.
Frame 1
Frame 3
Frame 2Block
MatchingRegolarizzazione
vettori moto LabellingElimina zione
etichetterumorose
Resizing Resized Map 1-2
Block Matching
Regolarizzazione vettori moto Labelling Resizing Resized Map
2-3 temp.
Traslazionedi (-V)
Resized Map 2-3 temp. traslata di (-V)
Conteggio sovrapposizioni
Schema a blocchi
Elimina zione
etichetterumorose
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13Firenze, 18 Dicembre 2006
Object Tracking con B.M.A.
Per estrarre i vettori di moto si usa l’algoritmo Fullsearch.Il criterio di scelta utilizzato è una variante del M.A.D.
N
i
N
jjiZjiYSAD
1 1),(),(
Sum of Absolute Difference
Dimensione blocco
Valori dei pixel in Y e Z
Estrazione dei Vettori di Moto
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14Firenze, 18 Dicembre 2006
Object Tracking con B.M.A.
Regolarizzazione Vettori di Moto
Errori di stima del moto
Regolarizzazione vettori di moto
Applicazione filtro a soglia e mediano
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15Firenze, 18 Dicembre 2006
Object Tracking con B.M.A.
Etichettatura oggetti
Due criteri utilizzati:
Vicinanza spazialeSomiglianza vettori di moto
LvuvuL Thyyxxvu 22 )()(||||2
I due vettori di moto
La soglia scelta
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16Firenze, 18 Dicembre 2006
Object Tracking con B.M.A.
Eliminazione etichette rumorose
Etichette rumorose
Descrizione scena reale
Eliminazione etichette rumorose
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17Firenze, 18 Dicembre 2006
Object Tracking con B.M.A.Il passo di Tracking
-V
Resized Map 2-3 temporanea
33
33
3 3
Resized Map 1-2
33 3
55
555
5
Sovrapposizioni > ThS ?
33
333
3
Resized Map 2-3
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18Firenze, 18 Dicembre 2006
Risultati sperimentali
Parametri fondamentaliBloch Matching:
Dimensione dei blocchiMassimo spostamentoSoglia filtro vettori di moto
Labelling:Soglia confronto somiglianza vettori di moto Soglia eliminazione etichette rumorose.
Tracking:Soglia sovrapposizioni
N = 16
P = 7
ThL = 3
ThS = N x N
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19Firenze, 18 Dicembre 2006
Risultati sperimentali
Risultati con configurazione standardSequenza Taxi:
Perdita del veicolo bianco a causa di movimenti di rotazione
Sequenza originale
Sequenza elaborata
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20Firenze, 18 Dicembre 2006
Risultati sperimentali
Sequenza Highway:
Buoni risultati. Sovrasegmentazione dovuta a N grande
Risultati con configurazione standard
Sequenza originale
Sequenza elaborata
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21Firenze, 18 Dicembre 2006
Conclusioni
Panoramica sull’Object Tracking:Classificazione algoritmi.
Implementazione Algoritmo basato sul Block Matching:Descrizione dettagliata dell’algoritmo.Buone prestazioni.Difficoltà rilevazione movimenti rotatori.Fortemente dipendente da stima del moto.Necessità di immagini a buona risoluzione.
Sviluppi futuri:Migliore regolarizzazione vettori di moto.Assunzioni a priori per gli spostamenti dei veicoli.