Automatyczne wykrywanie osób w nagraniach uzyskanych przy niedostatecznym oświetleniu

• Autorzy: Konieczka A. , Chmielewska A. , Balcerek J.

Warianty tytułu

EN

Automatic detection of people from the recordings obtained in low lighting conditions

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia system do detekcji osób na nagraniach pochodzących z monitoringu miejskiego na otwartej przestrzeni. Proponowany system został przetestowany w trudnych, nocnych warunkach oświetlenia. W celu polepszenia jakości zarejestrowanych sekwencji wideo zaproponowano algorytm lokalnej poprawy kontrastu. Dzięki niemu detekcja obiektów ruchomych za pomocą GMM (Gaussian mixture model) oraz analizy BLOB (binary large object) jest bardziej precyzyjna. Dodatkowo ruchome obiekty wykryte w obrazie binarnym są śledzone przy użyciu filtru Kalmana, co zwiększa skuteczność algorytmu wykrywającego osoby. W artykule omówiono również dobór parametrów programu oraz sposób akwizycji obrazów.

EN

The article presents the issue related to the intelligent analysis of video sequences, which are obtained from the city monitoring. Analysis of people detection, who passed under the camera in the outdoor scenes, has been tested in low lighting conditions (during the night). In order to improve the quality of acquired video sequences, local contrast enhancement algorithm was used. Thanks to this, detection of moving objects with the use of the GMM (Gausian mixture model) and BLOB (binary large object) analysis is more precise. In addition, detected moving objects in the binary image are tracked with the use of Kalman filter, which increases the efficiency of people detection. Selection of algorithm parameters and video acquisition method were also discussed.

Słowa kluczowe

PL

CCTV; inteligentna analiza wideo; jakość obrazu; poprawa kontrastu; analiza BLOB; detekcja obiektów; śledzenie obiektów

EN

CCTV; intelligent video analysis; image quality; contrast enhancement; BLOB analysis; object detection and tracking

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2015
• Tom: R. 91, nr 9
• Strony: 101--104
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys.

Twórcy

autor

Konieczka A.

• Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań

autor

Chmielewska A.

• Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań

autor

Balcerek J.

• Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań

Bibliografia

• [1] Chmielewska A., Pawłowski P., Dąbrowski A., Zastosowanie metod przetwarzania sekwencji wideo do wspomagania monitoringu miejskiego, Teoria i zastosowanie informatyki, vol. 9, nr 3: 65-83, 2011
• [2] Balcerek J., Chmielewska A., Dąbrowski A., Jackowski D., Konieczka A., Marciniak T., Pawłowski P., Recognition of threats in urban areas by means of the analysis of video sequences, Proc. of Multimedia Communications, Services and Security, 41-48, Kraków, 6–7 maja 2010
• [3] Marciniak T., Dabrowski A., Chmielewska A., Nowakowski M., Real-Time Bi-Directional People Counting Using Video Blob Analysis, IEEE NTAV/SPA 2012, IEEE New Trends in Audio and Video / Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications, 161-166, 2012
• [4] Marciniak T., Chmielewska A., Dabrowski A., Malina A., People counting vision system based on ARM processor programmed using Simulink environment, Electronics – constructions, technologies, applications, No. 6, 2014, 55-59, 2014
• [5] Masoud O., Papanikolopoulos N.P., A Novel Method for Tracking and Counting Pedestrians in Real-Time Using a Single Camera, IEEE Trans. Vehicular Technology, vol. 50, No. 5, 1267-1278, 2001
• [6] Ye W., Zhong Z., Robust People Counting in Crowded Environment, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Biometrics, China, 1133-1137, 2007
• [7] Kopaczewski K., Szczodak M., Czyżewski A., Krawczyk H., A method for counting people attending large public events, Multimedia Tools and Applications, 2013 (online). DOI: 10.1007/s11042-013-1628-0
• [8] Stahlschmidt C., Gavriilidis A., Kummert A., Density Measurements from a Top-View Position using a Time-of-Flight Camera, International Workshop on Multidimensional Systems, 193-198, 2013
• [9] Wang J., Kang Y., A new MSBF-based HDR image processing algorithm, 2008 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems, 1232-1237, 2008
• [10] Lim B.R., Park R.H., Kim S., High dynamic range for contrast enhancement, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 1454-1462, 2006
• [11] Konieczka A., Balcerek J., Dąbrowski A., Metoda poprawy czytelności obrazów z monitoringu CCTV, Elektronika – konstrukcje, technologie, zastosowania, 77-79, nr 5/2011
• [12] Balcerek J., Konieczka A., Dąbrowski A., Stankiewicz M., Krzykowska A., Brightness Correction and Stereovision Impression Based Methods of Perceived Quality Improvement of CCTV Video Sequences, Proc. of 4th International Conference MCSS 2011, 64-72, 2011
• [13] Konieczka A., Balcerek J., Dąbrowski A., Iterative average filtering for image denoising, Proc. of Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications SPA’2013, IEEE Poland Section Chapters Signal Processing, Circuits and Systems, 302-305, Poznań, Poland, 26-28 September 2013
• [14] Konieczka A., Balcerek J., Dąbrowski A., Iteracyjna metoda usuwania szumu impulsowego z obrazów cyfrowych, Elektronika – konstrukcje, technologie, zastosowania, 21-23, nr 4/2014
• [15] Konieczka A., Balcerek J., Dąbrowski A., Improvement of dynamic range of photography in RAW format representation, Proc. of Signal Processing SPA’2009, IEEE Poland Section Chapters Signal Processing, Circuits and Systems, 62-65, Poznań, Poland, 24–26 September 2009
• [16] Konieczka A., Balcerek J., Dąbrowski A., Powiększanie zakresu dynamicznego zdjęć zapisanych w formacie RAW, Elektronika – konstrukcje, technologie, zastosowania, 42-45, nr 3/2010
• [17] Zivkovic Z., Improved adaptative Gaussian mixture model for background subtraction, Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, 28-31, 2004
• [18] Chen T.H., Lin Y.F., Chen T.Y., Intelligent Vehicle Counting Method Based on BLOB Analysis in Traffic Surveillance, Second International Conference on Innovative Computing, 238-242, 2007
• [19] Huang S., Hong J., Moving object tracking system based on camshift and Kalman filter, International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks, 1423-1426, 2011
• [20] Chmielewska A., Weychan R., Marciniak T., Dąbrowski A., Hartwich M., Owczarczak M., Fast Prototyping for Video Monitoring Systems with the Use of DSP Module, International Journal of Electronics and Telecommunications, Volume 59, Issue 4: 375-381, 2013