Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Logistyka

1 2012

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: wizyjne śledzenie ruchu

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Superrozdzielczość ze znanego ruchu kamery do śledzenia ruchu pojazdu z wykorzystaniem algorytmu Spatio-Temporal Track-Before-Detect

Mazurek P., Okarma K.

Logistyka

2012

nr 3

W artykule przedstawiono metodę wykorzystania algorytmu superrozdzielczości dla pojedynczej kamery rejestrującej obraz drogi. Pojazdy o rozmiarze mniejszym od jednego piksela pobudzają cały piksel, przez co estymacja ich położenia i prędkości jest utrudniona. Wykorzystanie algorytmu Spatio-Temporal Track-Before-Detect (ST-TBD) pozwala na śledzenie obiektów subpikselowych, jednak istnieją takie trajektorie, dla których estymacja subpikselowa nie jest możliwa. Zaproponowane rozwiązanie bazuje na kamerze, która jest nieznacznie przesuwana w pionie i poziomie w celu rejestracji obrazu sceny pozwalającego na osiągnięcie efektu superrozdzielczości w celu dokonania fuzji danych w przestrzeni stanu. W artykule przeanalizowano konfigurację śledzenia 1D odpowiadającego najgorszej możliwej trajektorii. Dla 40 różnych prędkości obiektu wyznaczono średni błąd położenia bezwzględnego dla systemu z algorytmem ST-TBD oraz z tym samym algorytmem wspomaganym dodatkowym filtrem. Rozwiązanie drugie bazujące na hierarchicznym śledzeniu pozwoliło na ponad dwukrotne zmniejszenie średniego błędu maksymalnego oraz uzyskanie trzykrotnie mniejszego błędu średniego.

In the paper a method for application of the super-resolution algorithm for a single camera recording the road traffic is presented. Vehicles corresponding to the objects with size smaller than a single pixel stimulate the whole pixel, so the estimation of their location and velocity is troublesome. Using the Spatio-Temporal Track-Before-Detect (ST-TBD) algorithm it is possible to track the sub-pixel objects but there are some trajectories for which the sub-pixel estimation is not possible. Proposed solution is based on the slightly moving camera (horizontally and vertically) in order to record the images allowing to obtain the super-resolution effect and data fusion in the state space. In the paper the 1D tracking configuration has been analysed corresponding to the worst possible trajectory. The mean absolute error of location has been calculated for 40 different object’s velocities both for ST-TBD algorithm with and without additional filtering. The second solution based on the hierarchical tracking allows for more than double reduction of the average maximum error and three times less average error.