Ngày nhận bài:31/05/2017 Ngày nhận bài sửa: 07/09/2017
Ngày duyệt đăng: 29/11/2017
Title:
Using object tracking techniques for intelligent surveilance systems
Từ khóa:
Camera giám sát, đặc trưng cục bộ, luồng quang học, so khớp đặc trưng, theo dõi đối tượng
Keywords:
Feature matching, local feature, object tracking, optical flow, surveillance camera
ABSTRACT
This paper presents some results of building intelligent surveillance camera systems using object tracking. Main steps of the object tracker include (i) keypoint tracking using optical flow, (ii) keypoint matching, and (iii) consensus-base voting. A novel algorithm to accelerate processing using pipeline technique on multicores systems has also been proposed. The algorithm divides the whole processing frame into 4 stages which are executed on 4 different threads. Synchronization of threads is realized producer – consumer model. The proposed method achieved a 3.3 times increased computational time compared to the original one. The surveillance system continuously tracks target object and gives a warning sound if the object disappears in a predefined interval. Experimental results show that the proposed method achieves very promising results.
TÓM TẮT
Bài báo trình bày các kết quả nghiên cứu về việc xây dựng hệ thống camera giám sát thông minh sử dụng kỹ thuật theo dõi đối tượng. Phần cốt lõi của hệ thống là bộ theo dõi đối tượng, hoạt động dựa trên trên việc kết hợp giữa (i) truy vết đối tượng bằng luồng quang học, (ii) so khớp các đặc trưng cục bộ và (iii) tìm sự đồng thuận lớn nhất của các đặc trưng cục bộ. Cũng trong bài báo này, một thuật giải thuật mới đã được đề xuất nhằm tăng tốc độ xử lý các khung ảnh bằng kỹ thuật ống dẫn (pipeline) trên các hệ thống máy tính đa nhân. Giải thuật này chia quá trình xử lý thành 4 giai đoạn liên tiếp, phụ thuộc nhau và giao cho 4 tiến trình xử lý chúng một cách độc lập. Việc đồng bộ giữa các tiến trình được thực hiện bằng mô hình sản xuất – tiêu thụ (producer – consumer). Điều này giúp tăng tốc độ xử lý lên đến 3,3 lần trên hệ thống máy tính 4 nhân. Hệ thống camera giám sát thông minh sẽ theo dõi đối tượng liên tục và phát tín hiệu cảnh báo khi đối tượng cần theo dõi biến mất trong một khoảng thời gian được định trước. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng các giải pháp đề xuất là hoàn toàn phù hợp.
Trích dẫn: Phạm Nguyên Khang, Đỗ Thanh Nghị và Phạm Thế Phi, 2017. Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật theo dõi đối tượng xây dựng hệ thống camera giám sát thông minh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 53a: 44-52.
Phạm Nguyên Khang, Võ Trí Thức, Nguyễn Bá Diệp, Bùi Lê Diễm, 2013. TIếP CậN LUồNG CựC ĐạI TRONG MạNG CHO BàI TOáN XếP LịCH BIểU. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Chuyên Đề CNTT: 100-108
Phạm Nguyên Khang, Huỳnh Nhật Minh, Phạm Thế Phi, 2015. NHẬN DẠNG NGÔN NGỮ DấU HIỆU VớI CAMERA KINECT VÀ ĐẶC TRƯNG GIST. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. CNTT15: 113-120
Phạm Nguyên Khang, Huỳnh Nhật Minh, 2015. NHẬN DẠNG TƯ THẾ NGƯỜI VỚI CAMERA KINECT VÀ MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. CNTT15: 25-31
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên