ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
Сопровождение движущихся объектов в условиях их заслонения движущимися и неподвижными препятствиями. Н . П .  Походенько,  И . Е .  Ермолаев ,  Н . В .  Птицын , ООО «Синезис»,  www . synesis . ru
Общая информация Цифровые   системы видеонаблюдения представлены в большинстве общественных мест для увеличения охраны и анализа ситуаций. Видео данные используются операторами слежения ,  но по сути дела мало информативны. Желательно использовать автоматические системы охраны и анализа ситуаций с целью увеличить эффективность работы операторов и фильтрации излишних данных. Многокамерное сопровождение является обязательным для огромных пространств ,  где происходят события приводящие к дублированию или избытку информации поступающей к оператору. В этой презентации мы представляем алгоритм и систему для обработки видео и тепло информации поступающей от множественных источников.
Введение Сопровождение движущихся объектов на видеопоследовательностях  является ключевой функцией многих систем видеонаблюдения.  Заслонения объекта значительно затрудняют его сопровождение и часто ведут к потере объекта или к переключению сопровождения на другой движущийся объект.  Таким образом, ситуации наложения и заслонения наблюдаемых объектов значительно  ограничивают возможности современных систем видеонаблюдения. Радикальным решением вопроса является применение многокамерного сопровождения, полагающегося на то, что наложения не возникают одновременно в полях зрения всех камер системы.  Тем не менее,  при применении даже одной камеры, можно успешно преодолевать ситуации неопределенности, вызываемые наложениями. Здесь мы рассмотрим метод разрешения указанных неопределенностей при сопровождении одной камерой, который  легко может быть адаптирован к многокамерному сопровождению.
Основные характеристики метода сопровождения  Цель :   Сопровождение нескольких объектов в условиях их наложения и прохождения за препятствиями. Предположения : Цвет объектов не всегда доступен, и, поэтому ,  не используется. Форма объектов может значительно изменяться. В каждой ситуации наложения участвует 2 объекта. Подход : Построение траектории объекта производится в два этапа. Неопределенности разрешаются апостериорно, т.е. после того, как объект снова становится виден. Искаженные регионы не участвуют в построении траектории.
Построение подтраекторий :   Регионы движения, обнаруженные на последовательных кадрах, объединяются в подтраектории. Необходимым условием добавления очередного региона в конец подтраектории является отсутствие для региона другой возможной траектории и отсутствие для траектории другого возможного региона. Цели :   Надежно определить параметры объекта на основании нескольких кадров. Снизить вычислительную нагрузку на следующем этапе связи подтраекторий, позволить применение ресурсоемких алгоритмов. Предотвратить возможность ошибки связывания в тривиальных случаях. Построение траекторий
Для сопровождения прежде всего нужны значения параметров объекта в концевых точках подтраектории. Их значения могут быть определены на основе нескольких последовательных кадров. При этом параметр  X   на соответствующем временном интервале моделируется  формулой , коэффициенты которой определяются методом наименьших квадратов из уравнений где  - время захвата  i- го кадра, - значение  X,  измеренное на  i- ом кадре, - весовой коэффициент  i- го кадра. Оценка параметров объекта
Построение траекторий Связывание подтраекторий :   Объединение подтраекторий в траектоии происходит на основании критерия оценки стоимости перехода объекта с одной подтраектории на другую. transitionCost = Cost (predecessor, successor) где  predecessor  –  предшествующая подтраектория, successor   – траектория назначения, Cost  – функция оценки стоимости перехода, transitionCost   –   стоимость перехода. Учитываемые параметры : Местоположение концевых точек подтраеткорий Время обрыва подтраекторий Скорость объекта в концевых точках подтраеткорий Внешний вид объекта
Связывание подтраекторий На рисунке представлена модель видимого наложения двух объектов при пересечении их путей.  Модель представляет из себя сеть, узлами которой являются концевые точки подтраекторий, а дугами – подтраектории и переходы между ними. Связи подтраекторий определяются путем оптимизации  потока в этой сети.  Исток Сток Объект 1 до столкновения Объект 1 после столкновения Объект 2 после столкновения Объект 2 до столкновения Два объединившихся объекта
Игнорирование искаженных регионов При заходе объектов за неподвижные препятствия возникают ошибки определения реального местоположения.  Для того чтобы исключить влияние искажений подобного вида производится обнаружение случаев частичного заслонения объектов и исключение соответствующих регионов их подтраекторий из рассмотрения.
Результаты Разрешение неопределенности траекторий при наложении двух идущих людей произошло после того, как они стали детектироваться отдельно.
Результаты Если полагаться на одноэтапный алгоритм объединения регионов в траектории, то неизбежны ошибки сопровождения.
Результаты Сравнение сопровождения человека при проходе за препятствием с игнорированием и без игнорирования искаженных регионов.

More Related Content

Similar to Сопровождение движущихся объектов в условиях их заслонения движущимися и неподвижными препятствиями (20)

Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Nikolai Ptitsyn
Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...
Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...
Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...
Cisco Russia
МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4
МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4
МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4
Dima Dzuba
Викрон, Роман Жуков
Викрон, Роман ЖуковВикрон, Роман Жуков
Викрон, Роман Жуков
Skolkovo Robotics Center
[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...
[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...
[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...
Skolkovo Robotics Center
шаблоны проектирования
шаблоны проектированияшаблоны проектирования
шаблоны проектирования
ksmster
Мобильные проекции в городских пространствах
Мобильные проекции в городских пространствахМобильные проекции в городских пространствах
Мобильные проекции в городских пространствах
Denis Perevalov
Моделирование транспортных процессов
Моделирование транспортных процессовМоделирование транспортных процессов
Моделирование транспортных процессов
Василий Демченко
Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?
Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?
Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?
Yauheni Akhotnikau
Архитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESB
Архитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESBАрхитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESB
Архитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESB
Pavel Treshnikov
Архитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealer
Архитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealerАрхитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealer
Архитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealer
Vitaly Belenky
Convert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at Vizor
Convert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at VizorConvert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at Vizor
Convert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at Vizor
DevGAMM Conference
Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...
Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...
Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...
Ontico
JavaScript design patterns overview
JavaScript design patterns overview JavaScript design patterns overview
JavaScript design patterns overview
Kseniya Redunova
Проблематика создания OpenFlow контроллеров для SDN
Проблематика создания OpenFlow контроллеров для SDNПроблематика создания OpenFlow контроллеров для SDN
Проблематика создания OpenFlow контроллеров для SDN
ARCCN
Другая виртуализация
Другая виртуализацияДругая виртуализация
Другая виртуализация
Yandex
Ecodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооружений
Ecodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооруженийEcodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооружений
Ecodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооружений
Tanya Gadzevych
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Nikolai Ptitsyn
Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...
Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...
Защита центров обработки данных. Механизмы безопасности для классической фабр...
Cisco Russia
МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4
МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4
МАИ, Сети ЭВМ, Лекция №4
Dima Dzuba
[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...
[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...
[Skolkovo Robotics V] Анализ задач и решений модульной, роевой и облачной роб...
Skolkovo Robotics Center
шаблоны проектирования
шаблоны проектированияшаблоны проектирования
шаблоны проектирования
ksmster
Мобильные проекции в городских пространствах
Мобильные проекции в городских пространствахМобильные проекции в городских пространствах
Мобильные проекции в городских пространствах
Denis Perevalov
Моделирование транспортных процессов
Моделирование транспортных процессовМоделирование транспортных процессов
Моделирование транспортных процессов
Василий Демченко
Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?
Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?
Для чего мы делали свой акторный фреймворк и что из этого вышло?
Yauheni Akhotnikau
Архитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESB
Архитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESBАрхитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESB
Архитектура масштабируемых приложений. Микросервисы, CQRS, ESB
Pavel Treshnikov
Архитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealer
Архитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealerАрхитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealer
Архитектуре проектов на примере интеграции TourIndex, TourDealer
Vitaly Belenky
Convert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at Vizor
Convert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at VizorConvert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at Vizor
Convert this: peculiarities of cross-platform mobile game development at Vizor
DevGAMM Conference
Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...
Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...
Инфраструктура распределенных приложений на nodejs / Станислав Гуменюк (Rambl...
Ontico
JavaScript design patterns overview
JavaScript design patterns overview JavaScript design patterns overview
JavaScript design patterns overview
Kseniya Redunova
Проблематика создания OpenFlow контроллеров для SDN
Проблематика создания OpenFlow контроллеров для SDNПроблематика создания OpenFlow контроллеров для SDN
Проблематика создания OpenFlow контроллеров для SDN
ARCCN
Другая виртуализация
Другая виртуализацияДругая виртуализация
Другая виртуализация
Yandex
Ecodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооружений
Ecodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооруженийEcodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооружений
Ecodomus - BIM-платформа для эксплуатации объектов и сооружений
Tanya Gadzevych

More from Nikolai Ptitsyn (20)

Метод и результаты оценки эффективности
Метод и результаты оценки эффективностиМетод и результаты оценки эффективности
Метод и результаты оценки эффективности
Nikolai Ptitsyn
Виртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домов
Виртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домовВиртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домов
Виртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домов
Nikolai Ptitsyn
ИСМ "Смотритель" для силовых ведомств
ИСМ "Смотритель" для силовых ведомствИСМ "Смотритель" для силовых ведомств
ИСМ "Смотритель" для силовых ведомств
Nikolai Ptitsyn
Презентация по программному комплексу CasRetail
Презентация по программному комплексу CasRetailПрезентация по программному комплексу CasRetail
Презентация по программному комплексу CasRetail
Nikolai Ptitsyn
Приоритетная обработка событий
Приоритетная обработка событийПриоритетная обработка событий
Приоритетная обработка событий
Nikolai Ptitsyn
новая видеоаналитика для безопасного города и.е. ермолаев
новая видеоаналитика для безопасного города   и.е. ермолаевновая видеоаналитика для безопасного города   и.е. ермолаев
новая видеоаналитика для безопасного города и.е. ермолаев
Nikolai Ptitsyn
видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием пт...
видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием   пт...видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием   пт...
видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием пт...
Nikolai Ptitsyn
вижнлабс и синезис
вижнлабс и синезисвижнлабс и синезис
вижнлабс и синезис
Nikolai Ptitsyn
Кассиопея - бизнес аналитика для ритейла
Кассиопея - бизнес аналитика для ритейлаКассиопея - бизнес аналитика для ритейла
Кассиопея - бизнес аналитика для ритейла
Nikolai Ptitsyn
Презентация по программному комплексу "Кассиопея"
Презентация по программному комплексу "Кассиопея"Презентация по программному комплексу "Кассиопея"
Презентация по программному комплексу "Кассиопея"
Nikolai Ptitsyn
Презентация услуг компании
Презентация услуг компанииПрезентация услуг компании
Презентация услуг компании
Nikolai Ptitsyn
Видео как инструмент управления
Видео как инструмент управленияВидео как инструмент управления
Видео как инструмент управления
Nikolai Ptitsyn
Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...
Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...
Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...
Nikolai Ptitsyn
Классификация лиц
Классификация лицКлассификация лиц
Классификация лиц
Nikolai Ptitsyn
Биометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюдения
Биометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюденияБиометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюдения
Биометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюдения
Nikolai Ptitsyn
Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания
Nikolai Ptitsyn
Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012
Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012
Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012
Nikolai Ptitsyn
Открытая платформа видеоаналитики высокой четкости
Открытая платформа видеоаналитики высокой четкостиОткрытая платформа видеоаналитики высокой четкости
Открытая платформа видеоаналитики высокой четкости
Nikolai Ptitsyn
Практический опыт внедрения биометрических технологий
Практический опыт внедрения биометрических технологийПрактический опыт внедрения биометрических технологий
Практический опыт внедрения биометрических технологий
Nikolai Ptitsyn
Видеоаналитика 2011: тенденции и инновации года
Видеоаналитика 2011: тенденции и инновации годаВидеоаналитика 2011: тенденции и инновации года
Видеоаналитика 2011: тенденции и инновации года
Nikolai Ptitsyn
Метод и результаты оценки эффективности
Метод и результаты оценки эффективностиМетод и результаты оценки эффективности
Метод и результаты оценки эффективности
Nikolai Ptitsyn
Виртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домов
Виртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домовВиртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домов
Виртуальный консьерж. Решение Синезис для многоквартирных домов
Nikolai Ptitsyn
ИСМ "Смотритель" для силовых ведомств
ИСМ "Смотритель" для силовых ведомствИСМ "Смотритель" для силовых ведомств
ИСМ "Смотритель" для силовых ведомств
Nikolai Ptitsyn
Презентация по программному комплексу CasRetail
Презентация по программному комплексу CasRetailПрезентация по программному комплексу CasRetail
Презентация по программному комплексу CasRetail
Nikolai Ptitsyn
Приоритетная обработка событий
Приоритетная обработка событийПриоритетная обработка событий
Приоритетная обработка событий
Nikolai Ptitsyn
новая видеоаналитика для безопасного города и.е. ермолаев
новая видеоаналитика для безопасного города   и.е. ермолаевновая видеоаналитика для безопасного города   и.е. ермолаев
новая видеоаналитика для безопасного города и.е. ермолаев
Nikolai Ptitsyn
видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием пт...
видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием   пт...видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием   пт...
видеоаналитика как стратегическая инфраструктура управления предприятием пт...
Nikolai Ptitsyn
вижнлабс и синезис
вижнлабс и синезисвижнлабс и синезис
вижнлабс и синезис
Nikolai Ptitsyn
Кассиопея - бизнес аналитика для ритейла
Кассиопея - бизнес аналитика для ритейлаКассиопея - бизнес аналитика для ритейла
Кассиопея - бизнес аналитика для ритейла
Nikolai Ptitsyn
Презентация по программному комплексу "Кассиопея"
Презентация по программному комплексу "Кассиопея"Презентация по программному комплексу "Кассиопея"
Презентация по программному комплексу "Кассиопея"
Nikolai Ptitsyn
Презентация услуг компании
Презентация услуг компанииПрезентация услуг компании
Презентация услуг компании
Nikolai Ptitsyn
Видео как инструмент управления
Видео как инструмент управленияВидео как инструмент управления
Видео как инструмент управления
Nikolai Ptitsyn
Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...
Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...
Перспективы развития видеоаналитики для охраны государственной границы и стра...
Nikolai Ptitsyn
Классификация лиц
Классификация лицКлассификация лиц
Классификация лиц
Nikolai Ptitsyn
Биометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюдения
Биометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюденияБиометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюдения
Биометрическая аналитика как интеллектуальная составляющая видеонаблюдения
Nikolai Ptitsyn
Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания
Nikolai Ptitsyn
Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012
Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012
Рынок видеоаналитики: тенденции и факты 2012
Nikolai Ptitsyn
Открытая платформа видеоаналитики высокой четкости
Открытая платформа видеоаналитики высокой четкостиОткрытая платформа видеоаналитики высокой четкости
Открытая платформа видеоаналитики высокой четкости
Nikolai Ptitsyn
Практический опыт внедрения биометрических технологий
Практический опыт внедрения биометрических технологийПрактический опыт внедрения биометрических технологий
Практический опыт внедрения биометрических технологий
Nikolai Ptitsyn
Видеоаналитика 2011: тенденции и инновации года
Видеоаналитика 2011: тенденции и инновации годаВидеоаналитика 2011: тенденции и инновации года
Видеоаналитика 2011: тенденции и инновации года
Nikolai Ptitsyn

Сопровождение движущихся объектов в условиях их заслонения движущимися и неподвижными препятствиями

  • 1. Сопровождение движущихся объектов в условиях их заслонения движущимися и неподвижными препятствиями. Н . П . Походенько, И . Е . Ермолаев , Н . В . Птицын , ООО «Синезис», www . synesis . ru
  • 2. Общая информация Цифровые системы видеонаблюдения представлены в большинстве общественных мест для увеличения охраны и анализа ситуаций. Видео данные используются операторами слежения , но по сути дела мало информативны. Желательно использовать автоматические системы охраны и анализа ситуаций с целью увеличить эффективность работы операторов и фильтрации излишних данных. Многокамерное сопровождение является обязательным для огромных пространств , где происходят события приводящие к дублированию или избытку информации поступающей к оператору. В этой презентации мы представляем алгоритм и систему для обработки видео и тепло информации поступающей от множественных источников.
  • 3. Введение Сопровождение движущихся объектов на видеопоследовательностях является ключевой функцией многих систем видеонаблюдения. Заслонения объекта значительно затрудняют его сопровождение и часто ведут к потере объекта или к переключению сопровождения на другой движущийся объект. Таким образом, ситуации наложения и заслонения наблюдаемых объектов значительно ограничивают возможности современных систем видеонаблюдения. Радикальным решением вопроса является применение многокамерного сопровождения, полагающегося на то, что наложения не возникают одновременно в полях зрения всех камер системы. Тем не менее, при применении даже одной камеры, можно успешно преодолевать ситуации неопределенности, вызываемые наложениями. Здесь мы рассмотрим метод разрешения указанных неопределенностей при сопровождении одной камерой, который легко может быть адаптирован к многокамерному сопровождению.
  • 4. Основные характеристики метода сопровождения Цель : Сопровождение нескольких объектов в условиях их наложения и прохождения за препятствиями. Предположения : Цвет объектов не всегда доступен, и, поэтому , не используется. Форма объектов может значительно изменяться. В каждой ситуации наложения участвует 2 объекта. Подход : Построение траектории объекта производится в два этапа. Неопределенности разрешаются апостериорно, т.е. после того, как объект снова становится виден. Искаженные регионы не участвуют в построении траектории.
  • 5. Построение подтраекторий : Регионы движения, обнаруженные на последовательных кадрах, объединяются в подтраектории. Необходимым условием добавления очередного региона в конец подтраектории является отсутствие для региона другой возможной траектории и отсутствие для траектории другого возможного региона. Цели : Надежно определить параметры объекта на основании нескольких кадров. Снизить вычислительную нагрузку на следующем этапе связи подтраекторий, позволить применение ресурсоемких алгоритмов. Предотвратить возможность ошибки связывания в тривиальных случаях. Построение траекторий
  • 6. Для сопровождения прежде всего нужны значения параметров объекта в концевых точках подтраектории. Их значения могут быть определены на основе нескольких последовательных кадров. При этом параметр X на соответствующем временном интервале моделируется формулой , коэффициенты которой определяются методом наименьших квадратов из уравнений где - время захвата i- го кадра, - значение X, измеренное на i- ом кадре, - весовой коэффициент i- го кадра. Оценка параметров объекта
  • 7. Построение траекторий Связывание подтраекторий : Объединение подтраекторий в траектоии происходит на основании критерия оценки стоимости перехода объекта с одной подтраектории на другую. transitionCost = Cost (predecessor, successor) где predecessor – предшествующая подтраектория, successor – траектория назначения, Cost – функция оценки стоимости перехода, transitionCost – стоимость перехода. Учитываемые параметры : Местоположение концевых точек подтраеткорий Время обрыва подтраекторий Скорость объекта в концевых точках подтраеткорий Внешний вид объекта
  • 8. Связывание подтраекторий На рисунке представлена модель видимого наложения двух объектов при пересечении их путей. Модель представляет из себя сеть, узлами которой являются концевые точки подтраекторий, а дугами – подтраектории и переходы между ними. Связи подтраекторий определяются путем оптимизации потока в этой сети. Исток Сток Объект 1 до столкновения Объект 1 после столкновения Объект 2 после столкновения Объект 2 до столкновения Два объединившихся объекта
  • 9. Игнорирование искаженных регионов При заходе объектов за неподвижные препятствия возникают ошибки определения реального местоположения. Для того чтобы исключить влияние искажений подобного вида производится обнаружение случаев частичного заслонения объектов и исключение соответствующих регионов их подтраекторий из рассмотрения.
  • 10. Результаты Разрешение неопределенности траекторий при наложении двух идущих людей произошло после того, как они стали детектироваться отдельно.
  • 11. Результаты Если полагаться на одноэтапный алгоритм объединения регионов в траектории, то неизбежны ошибки сопровождения.
  • 12. Результаты Сравнение сопровождения человека при проходе за препятствием с игнорированием и без игнорирования искаженных регионов.

Editor's Notes

  • #7: Использование фильтра Кальмана затруднено, ввиду необходимости пересчета весовых коэффициентов w ( i ) на основании меняющихся по мере роста подтраектории данных о внешнем виде объекта.
  • #9: Возникший временный объект «1 & 2» будет отброшен процессором Classifier на основании малого времени жизни.