Алгоритм отслеживания и выделения движущихся объектов в видеопотоке
| Parent link: | Научный вестник Новосибирского государственного технического университета/ Новосибирский государственный технический университет (НГТУ).— , 1999- № 3 (76).— 2019.— [С. 77-86] |
|---|---|
| Autor Principal: | |
| Autor Corporativo: | |
| Outros autores: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Актуальность представленной работы определяется потребностью в создании автоматических охранных систем в местах скопления людей, обнаруживающих подозрительное поведение человека, которое проявляется в резких движениях. Это необходимо в целях предупреждения потенциальной опасности и принятия впоследствии соответствующих мер. Разработаны две программы по слежению за объектами (примером объектов в данной статье являются люди), изменяющими свое положение в кадре, с выделением их в обрамляющие прямоугольники. Описаны алгоритм сравнения двух кадров из видеопотока и обрамление в прямоугольник людей, изменивших свое положение в кадре. Созданный алгоритм позволяет обрабатывать вплоть до 17 пар кадров в секунду, что означает применимость алгоритма в задачах реального времени. Установлено, что задание минимальной высоты объекта для определения именно человека как объекта, который будет обрамлен прямоугольником, является необходимой частью алгоритма для исключения выделения шумов как подвижных объектов. Показан высокий результат по точности и времени выделения объектов в задачах реального времени при использовании предложенного алгоритма. The relevance of the presented work is determined by the need to create automatic security systems in places of crowds of people to detect suspicious human behaviors which are manifested in sudden movements. This is necessary in order to warn of a potential danger and take appropriate measures afterwards. Two programs have been developed for tracking objects (people are used as an example of objects in this article) that change their positions in the frame and place them into framing rectangles. Describes an algorithm for comparing two frames from a video stream and framing in a rectangle of people who have changed their position in the frame. The created algorithm allows processing up to 17 pairs of frames per second, which means the applicability of the algorithm in real-time tasks. It has been established that setting a minimum height of an object is a necessary part of the algorithm in order to exclude the selection of noises as moving objects. A high result is shown in accuracy and time of object selection in real-time tasks using the proposed algorithm. |
| Publicado: |
2019
|
| Subjects: | |
| Acceso en liña: | https://doi.org/10.17212/1814-1196-2019-3-77-86 |
| Formato: | Electrónico Capítulo de libro |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=663982 |