PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

System CCTV do automatycznego śledzenia obiektów w czasie rzeczywistym

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Real-time CCTV system for automatic object tracking
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Artykuł prezentuje eksperymentalny system telewizji dozorowej do śledzenia ruchomych obiektów w czasie rzeczywistym. W jego skład wchodzi kamera przemysłowa CC-5299 MAFS/M zamontowana na komputerowo sterowanej obrotnicy. Zestaw jest kontrolowany ze standardowego komputera klasy PC z zainstalowanym systemem Linux. Zaprojektowane oprogramowanie analizuje obraz z kamery i na jego podstawie dobiera parametry sterowania obrotnicą. Ponadto, oprócz sterowania automatycznego, możliwe jest także sterowanie ręczne. Szczegółowo opisano także wykorzystane algorytmy śledzenia obiektów.
EN
This paper presents an experimental CCTV system for real time tracking of moving objects. It is equipped with the industry standard video camera CC-5299 MAFS/M mounted on a controlled turntable. APC computer operating with Linux system is used. The prepared software analyzes the captured video and decides how to control the turntable and the camera to track the selected object. Manual system control is also possible. The implemented algorithms are discussed in the paper in detail.
Rocznik
Strony
71--75
Opis fizyczny
Bibliogr. 35 poz.
Twórcy
autor
autor
  • Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów
Bibliografia
  • [1] Abidi M. A., Gonzalez R. C.: Cloud Motion Measurement From Radar Image Sequences. Proc. of SPIE Conf. Digital Image Processing and Visual Comm. for Technologies in Meteo., vol. 846, pp. 54-60, Cambridge, MA, 1987
  • [2] Andrews R. J., Lovell B. C., Color Optical Flow, Proc. of the Work-shop on Digital Image Computing, vol. 7, pp. 135-139, Brisbane, 2003.
  • [3] Antonakos J.: Image Processing Fundamentals. Circuit Cellar, 12/2001.
  • [4] See A. K. B., Kang L. Y: Face Detection and Tracking Utilizing Enhaces CAMShift Model. International Journal of Innovative Computing, Information and Control vol. 3 nr. 3, 2007.
  • [5] Pawłowski P. i. in.: Real-time object tracking using motorized camera. IEEE Signal Processing Conference SPA 2009, Poznań 2009, pp. 225-228.
  • [6] Bradski G. R.: Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface. Intel Tech. J., 2, 1998.
  • [7] Bradski G.: Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface, Microcomputer Research Lab, Santa Clara, CA, Intel Corporation, Intel Technology Journal Q2 1998.
  • [8] Bruhn A., Weickert J.: Lucas/Kanade Meets Horn/Schunck, Combining Local and Global Optic Flow Methods. International Journal of Computer Vision 61 (3), 2005.
  • [9] Comaniciu D.: Mean shift. A robust approach toward feature space analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24, 603-619, 2002.
  • [10] Delta, PELCO-D protocol description in SOT-5. http://www.delta.poznan.pl/
  • [11] Fukunaga K., Hostetler L. D.: The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition. IEEE Transactions on Information Theory, 21: 32-40, 1975.
  • [12] Goldenberg R. i in.: Behavior Classifcation by Eigen-decomposition of Periodic Motions, Pattern Recognition vol. 38, Issue 7, 2005, pp. 1033-1043.
  • [13] Guerra-Artal C. i in.: A C80 DSP-based Active Vision System for Real-Time Tracking. 9th Int. Conf. on Signal Processing Applications & Technology (ICSPAT98), 1998.
  • [14] Gyaourova A., Kamath C., Cheung S. C.: Block Matching for Object Tracking, Lawarence Livermore National Laboratory, UCRL-TR-200271.2003.
  • [15] The GTK+ Team. Dokumentacja GTK+, http://www.gtk.org/documentation.html.
  • [16] Horn B. K. P., Schunck B. G.: Determining optical flow. Institute report AIM-572. Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Techn., 1980.
  • [17] Illisis Inc.: An introduction to IntelliVIX-SDKfor TI DaVinci DSPs. http://www-illisis.com, 2007.
  • [18] Intel Corporation. OpenCV homepage http://opencvlibrary.sourceforge.net/.
  • [19] Kalman R. E.: A new approach to linear filtering and prediction problems. Trans. ASME - J. Basic Engineering, vol. 82, pp. 35-45, March 1960.
  • [20] Li J. i in.: Color Based Multiple People Tracking. Robotics And Vision (7th. ICARCV), 2002.
  • [21] Lucas B., Kanade T.: An iterative image restoration technique with an application to stereo vision. Proceedings of the DARPA IU Workshop, pp. 121-130, 1981.
  • [22] Lucena M., Fuertes J. M., Perez de la Blanca N.: Using Optical Flow for Tracking, chapter in Progress in Pattern Recognition. Speech and Image Analysis, 2003.
  • [23] Menezes P., Barreto J. C., Dias J.: Face Tracking Based on Haar-Like Features and Eigenfaces. The 5th Symp. on Intelligent Autonomous Vehicles, IAV 2004.
  • [24] Monnet A. i in.: Background Modeling and Subtraction of Dynamic Scenes. Siemens Corporate Research, 9th IEEE International Conference, 2003.
  • [25] Pisarevsky V.: Introduction to OpenCY. Intel Corp., http://unjobs.org/authors/vadim-pisarevsky, 2008.
  • [26] Pisarevsky V.: OpenCV Object Detection: Theory and Practice. Intel Corporation, OpenCV Object Detection: Theory and Practice, 2008.
  • [27] Smiatacz M.: Automatyczna lokalizacja, śledzenie obiektów na obrazie, http://www.eti-pg.gda.pl, 2005.
  • [28] Smiatacz M.: Prototypowy system analizy ruchu obiektów. Zeszyty naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej, 2006.
  • [29] Murat Tekalp A.: Digital Video Processing, Prentice Hall. Inc., Upper Saddle River, N J 07458, 1995.
  • [30] Wang Y. K., Tu G. F.: Fast Binary Block Matching Motion Estimatiori using One-Bit Transform. The Graduate School of Academia Sinica, Beijing, China.
  • [31] Wong K. Y., Spetsakis M. E.: Tracking, segmentation and optical flow. In: Proc. 16th Internat. Conf. on Vision Interface, 2003, pp. 57-64.
  • [32] Yilmaz A., Li X., Shah M.: Object Contour Tracking Using Level Sets. Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2004.
  • [33] Yokohama M., Poggio T.: A Contour-Based Moving Object Detection and Tracking. 2nd Joint IEEE International Workshop. 2005.
  • [34] Zelnik-Manor L.: The optical flow field. http://www.ee.technion.ac.il, 2004.
  • [35] Zelnik-Manor L.: PCA: Eigenfaces and Fisher discriminant. http://www.ee.technion.ac.il, 2009.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWA9-0036-0015
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.