Rekonfigurowalny system wizyjnego nadzoru do detekcji naruszenia obszarów chronionych

• Autorzy: Kryjak T. , Komorkiewicz M. , Gorgoń M.

Warianty tytułu

EN

Reconfigurable video surveillance system for detecting intrusion into protected areas

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule opisano działający w czasie rzeczywistym sprzętowy system do detekcji naruszenia obszarów chronionych oparty o analizę obrazu kolorowego o rozdzielczości 640 x 480 zaimplementowany w zasobach rekonfigurowalnych układu FPGA. Składa się on z szeregu modułów: akwizycji obrazu, konwersji z przestrzeni barw RGB do CIE Lab, generacji tła z uwzględnieniem informacji o krawędziach, odejmowania tła, binaryzacji warunkowej, filtru medianowego, dylatacji morfologicznej, indeksacji jednoprzebiegowej, analizy położenia wykrytych obiektów oraz wizualizacji wyników. W pracy omówiono budowę każdego z modułów, zużycie zasobów FPGA, zużycie mocy, a także przykładowe rezultaty działania.

EN

In the paper a hardware implementation of an algorithm for detection of intrusion into protected areas is presented. The system is composed of several functional modules: colour space conversion from RGB to CIE Lab, Sobel gradient calculation, background generation (running average algorithm), moving object segmentation, median filtering, morphological dilation, connected component labeling integrated with analysis of the detected objects (area and bounding box determination) and visualization of the detection results. The most important features of the proposed solution are: use of the CIE Lab colour space which allows improving segmentation results and reducing the noise introduced by shadows; advanced segmentation which is based on integration of luminance, chrominance and edge information and a thresholding scheme using two thresholds; use of a one-pass connected component labeling and analysis algorithm and its FPGA implementation. The use of a high-end Virtex 6 FPGA device allowed obtaining real-time performance in processing a 640 x 480 colour video stream. The proposed system was tested on several sequences. The obtained results show that it detects correctly the intrusion into protected zones. The module could be used in a smart-camera design, where the image processing and analysis is integrated with the imaging sensor and a surveillance system operator receives only information about intrusion detection.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; analiza obrazów; układy rekonfigurowane; systemy monitoringu wizyjnego

EN

image processing; image analysis; reconfigurable devices; video surveillance systems

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 58, nr 7
• Strony: 584--586
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Kryjak T.

autor

Komorkiewicz M.

autor

Gorgoń M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział EAIIE, Katedra Automatyki, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków,

Bibliografia

• [1] Benedek C., Sziranyi T.: Study on color space selection for detecting cast shadows in video surveillance. Int. J. Imaging Syst. Technol., vol. 17, pp. 190-201, October 2007.
• [2] Candela, ITEA CANDELA project: Content Analysis and Network Delivery Architectures, http://www.multitel.be/~va/candela/, (dostęp 22.02.2012)
• [3] Eutecus http://www.eutecus.com/ProdServ/MVE.html (dostęp 22.02.2012)
• [4] IntelliVision - http://www.intelli-vision.com/products/embedded-products, (dostęp 22.02.2012)
• [5] Jabłoński M., Gorgon M.: Handel-C implementation of classical component labelling algorithm, Euromicro Symposium on Digital System Design (DSD 2004), Rennes, France, 387-393 (2004).
• [6] Kryjak T., Komorkiewicz M., Gorgon M.: Real-time moving object detection for video surveillance system in FPGA. In: The 2011 Conference on Design & Architecturesfor Signal and Image Processing (DASIP), pp. 209-216, 2011.
• [7] Lu X.; Jin M.; Yu S.; Wang L.; Lu H.: A real-time anomaly intrusion and theft items detecting system for surveillance videos, International Conference on Audio Language and Image Processing (ICALIP), pp. 1217-1221, 2010.
• [8] Malik A. W., Thörnberg B., Cheng X., Lawal N.: Real-time Component Labelling with Centre of Gravity Calculation on FPGA 2011 Proceedings of Sixth International Conference on Systems. ICONS 2011, pp. 39-43.
• [9] Sluzek A., Annamalai P., Islam Md. S.: A wireless sensor network for visual detection and classification of intrusions. In Proceedings of the 4th WSEAS international conference on Electronics, control and signal processing (ICECS’05), Wisconsin, USA, pp. 205-210, 2005.
• [10] Wren C. R., Azarbayejani A., Darrell T., Pentland Pfinder A. P.: real-time tracking of the human body. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, Num. 7, pp. 780-785, 1997.