RU2446471C1 - Method for detecting moving objects and determining parameters thereof - Google Patents
Method for detecting moving objects and determining parameters thereof Download PDFInfo
- Publication number
- RU2446471C1 RU2446471C1 RU2010153008/08A RU2010153008A RU2446471C1 RU 2446471 C1 RU2446471 C1 RU 2446471C1 RU 2010153008/08 A RU2010153008/08 A RU 2010153008/08A RU 2010153008 A RU2010153008 A RU 2010153008A RU 2446471 C1 RU2446471 C1 RU 2446471C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- phase
- determining
- frames
- maximum
- sequence
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области телевизионно-вычислительной техники и может быть использовано при построении интеллектуальных систем технического зрения для автоматического обнаружения и регистрации параметров движения объектов.The invention relates to the field of television and computer technology and can be used in the construction of intelligent systems of technical vision for the automatic detection and registration of motion parameters of objects.
Известен способ обнаружения движения объектов на цифровом изображении, основанный на пошаговом определении векторов движения по серии изображений, при этом область кадра разбивается на равные квадратные блоки, размер которых зависит от размера изображения в пикселях, далее для первого кадра вычисление суммы квадратичных отклонений каждого блока. При вычислении среднеквадратичного отклонения блоков второго кадра производится обход некоторой окрестности блока в поиске максимального соответствия изображению блока на предыдущем кадре в пределах этой окрестности, чем меньше значение среднеквадратичного отклонения, тем больше похожи блоки, далее по одинаковым блокам формируются вектора движения (см. патент ЕР 1631073 B1, 26.03.2008, «Apparatus and methods for the detection of abnormal motion in a video stream»). Данный способ требует значительных вычислительных ресурсов, в связи с этим может применяться исключительно для сжатия видеопоследовательности (уменьшения избыточности) и сильно чувствителен к изменению яркости изображения, имеет низкую устойчивость к уроню шума.A known method for detecting the movement of objects in a digital image, based on the step-by-step determination of motion vectors from a series of images, the frame area is divided into equal square blocks, the size of which depends on the size of the image in pixels, then for the first frame the calculation of the sum of the quadratic deviations of each block. When calculating the standard deviation of the blocks of the second frame, a certain neighborhood of the block is crawled in search of the maximum match to the image of the block on the previous frame within this neighborhood, the smaller the value of the standard deviation, the more similar the blocks, then motion vectors are formed on the same blocks (see patent EP 1631073 B1, March 26, 2008, “Apparatus and methods for the detection of abnormal motion in a video stream”). This method requires significant computing resources, in this regard, it can be used exclusively for compressing a video sequence (reducing redundancy) and is highly sensitive to changes in image brightness, has a low resistance to noise damage.
Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу является способ предлагаемому изобретению является способ анализа межкадровой разности (К.Фу, Р.Гонсалес, К.Ли. Робототехника /М.: Мир, 1989 г., с.423-426). Он заключается в определении изменений между двумя кадрами изображения, один из которых, имеющий стационарные компоненты, содержит эталонный объект, и в последующей пороговой обработке полученной разности, в результате которой выделяются пиксели изображения движущегося объекта. По полученному сегментированному изображению можно определить местонахождение и параметры движения объекта.The closest in technical essence to the claimed method is the method of the invention is a method for analyzing the interframe difference (K. Fu, R. Gonzalez, K. Lee. Robotics / M .: Mir, 1989, p. 423-426). It consists in determining the changes between two image frames, one of which having stationary components, contains a reference object, and in the subsequent threshold processing of the obtained difference, as a result of which the image pixels of a moving object are extracted. Using the received segmented image, you can determine the location and motion parameters of the object.
Недостатками данного способа является сложность обнаружить (зафиксировать) движение объекта и определить параметры его движения в случаях изменения освещенности в пределах границ объекта, высокого уровня шумов, например, при низкой освещенности, малых размеров или низкого контраста движущегося объекта.The disadvantages of this method is the difficulty to detect (fix) the movement of the object and determine the parameters of its movement in cases of changing illumination within the boundaries of the object, a high noise level, for example, in low light, small size or low contrast of a moving object.
Техническим результатом предлагаемого способа является повышение эффективности обнаружения движущихся объектов и определения параметров их движения в условиях низкой освещенности, в том числе малоконтрастных и малоразмерных объектов на сложном неоднородном фоне последовательности цифровых изображений.The technical result of the proposed method is to increase the detection efficiency of moving objects and determine their motion parameters in low light conditions, including low-contrast and small-sized objects on a complex inhomogeneous background of a sequence of digital images.
Указанный технический результат достигается тем, что измеряют спектральные плотности видеопоследовательности двух кадров и фазоэнергетические характеристики последовательности трех кадров, определяют межкадровую разность спектральной плотности видеосигнала и попарную межкадровую разность фазоэнергетических характеристик взятой для трех кадров видеопоследовательности, на основе которых определяют параметры движения объекта, а именно координаты по одной межкадровой разности фазоэнергетических характеристик; направление движения объекта по сравнению хотя бы двух межкадровых разностей фазоэнергетических характеристик; контраст объекта относительно фона по сравнению значений межкадровых разностей фазоэнергетической характеристики и спектральной плотности; смещение объекта в пикселях по разности спектральной плотности значений, соответствующих максимальным фазам.The specified technical result is achieved by measuring the spectral density of the video sequence of two frames and phase-energy characteristics of the sequence of three frames, determining the interframe difference of the spectral density of the video signal and the pairwise inter-frame difference of phase-energy characteristics of the video sequence taken for three frames, on the basis of which the parameters of the object’s movement are determined, namely, the coordinates according to one interframe difference of phase-energy characteristics; the direction of movement of the object compared to at least two inter-frame differences of phase-energy characteristics; the contrast of the object relative to the background compared to the values of interframe differences of the phase-energy characteristics and spectral density; the displacement of the object in pixels by the difference in spectral density of the values corresponding to the maximum phases.
Сущность предлагаемого способа заключается в следующем:The essence of the proposed method is as follows:
в обнаружении движущихся объектов определении их координат по межкадровой разности фазоэнергетических характеристик. При движении объекта за счет участка смещения возникает декомпенсация фаз (фазоэнергетической характеристики). Значение фазы, при которой возникает декомпенсация - максимальная фаза, она характеризуется ярко выраженным максимумом или минимумом, после нулевых значений, соответствует границе объекта, наиболее удаленную от середины строки (столбца);in the detection of moving objects, the determination of their coordinates by the interframe difference of the phase-energy characteristics. When the object moves due to the displacement site, phase decompensation (phase-energy characteristic) occurs. The value of the phase at which decompensation occurs - the maximum phase, it is characterized by a pronounced maximum or minimum, after zero values, corresponds to the boundary of the object farthest from the middle of the row (column);
в определении направления перемещения, используя информацию о координатах объекта, по сравнению значений максимальных фаз разности фазоэнергетических (далее максимальная фаза) характеристик для последовательности трех кадров, в соответствии, если объект находится в левой части изображения и значение максимальной фазы уменьшилось, то объект перемещается вправо, значение максимальной фазы увеличилось объект перемещается влево, если объект находится в правой части изображения и значение максимальной фазы уменьшилось движется влево, в соответствии с фигурой 1;in determining the direction of movement, using information about the coordinates of the object, comparing the values of the maximum phases of the difference of the phase-energy (hereinafter the maximum phase) characteristics for a sequence of three frames, in accordance, if the object is on the left side of the image and the value of the maximum phase decreases, then the object moves to the right, the maximum phase value increased, the object moves to the left, if the object is on the right side of the image and the maximum phase value decreases, moves to the left, according to figure 1;
в определении контраста объекта относительно фона, используя определенные значения о координатах и направлении движения объекта, в соответствии с фигурой 2;in determining the contrast of the object relative to the background, using certain values about the coordinates and direction of movement of the object, in accordance with figure 2;
в определении перемещения объекта (в пикселях), используя информацию о координатах и направлении движения объекта, по анализу значений спектральной плотности, соответствующей максимальной фазе.in determining the movement of an object (in pixels), using information about the coordinates and direction of movement of the object, by analyzing the spectral density values corresponding to the maximum phase.
Способ может быть реализован следующей последовательностью действий:The method can be implemented by the following sequence of actions:
- в базу данных (память) вводится три кадра видеопоследовательности, происходит выборка по строкам и столбцам (см. Андреев А.Л. Автоматизированные телевизионные системы наблюдения. Часть I/ СПб: СПбГУИТМО, 2005, с.14-17)- three frames of a video sequence are entered into the database (memory), and rows and columns are sampled (see A. Andreev, Automated television surveillance systems. Part I / SPb: SPbGUITMO, 2005, pp. 14-17)
- далее измеряют построчно (по столбцам) спектральную плотность для первого и второго кадра (см. патент RU 2370780 от 20.10.2009, Богословский А.В., Богословский Е.А., Юдаков Д.С. Способ измерения параметров энергетического спектра двумерного сигнала);- further, the spectral density for the first and second frames is measured row by row (in columns) (see patent RU 2370780 dated 10.20.2009, Bogoslovsky A.V., Bogoslovsky E.A., Yudakov D.S. Method for measuring the parameters of the energy spectrum of a two-dimensional signal );
- измеряют фазоэнергетические характеристики для трех кадров, которые содержат информацию как о пространственных, так и о частотных свойствах изображения (см. Богословский А.В., Жигулина И.В. Использование фазочастотных пространственных характеристик для оценки движения. - Успехи современной радиоэлектроники, 2009, №11 с.61-63);- measure the phase-energy characteristics for three frames, which contain information about both spatial and frequency properties of the image (see Bogoslovsky A.V., Zhigulina I.V. Use of phase-frequency spatial characteristics to evaluate motion. - Successes of modern radio electronics, 2009, No. 11 p. 61-63);
- измеряют разность спектральной плотности;- measure the difference in spectral density;
- измеряют попарно межкадровую разность фазоэнергетических характеристик;- measure the interframe difference in phase energy characteristics in pairs;
- на основе межкадровой разности фазоэнергетических характеристик определяют наличие в кадре движущегося объекта и его координаты по максимальной фазе (см. Богословский А.В., Жигулина И.В., Копылов О.Е., Яковлев В.А. Определение параметров движения объекта по изображению на основе межкадровых разностей частотных характеристик. - Радиотехника, 2010, №5, с.55-59);- based on the inter-frame difference of the phase-energy characteristics, the presence of a moving object in the frame and its coordinates by the maximum phase are determined (see Bogoslovsky A.V., Zhigulina I.V., Kopylov O.E., Yakovlev V.A. an image based on interframe differences in frequency characteristics - Radio Engineering, 2010, No. 5, pp. 55-59);
- определяют направление движения по изменению значений максимальной фазы попарной разности взятой для трех кадров видеопоследовательности, в соответствии с фигурой 1;- determine the direction of motion by changing the values of the maximum phase of the pairwise difference taken for three frames of the video sequence, in accordance with figure 1;
- определяют контраст объекта относительно фона по знакам в максимальной фазе разности фазоэнергетической характеристики и спектральной плотности в соответствии с фигурой 2;- determine the contrast of the object relative to the background by signs in the maximum phase of the difference of the phase-energy characteristics and spectral density in accordance with figure 2;
- определяют смещение объекта (в пикселях) по измерению величины фронта «всплеска» разности спектральной плотности, соответствующего максимальной фазе, в соответствии с фигурой 3;- determine the displacement of the object (in pixels) by measuring the magnitude of the front of the "burst" of the difference in spectral density corresponding to the maximum phase, in accordance with figure 3;
- вывод о правильном обнаружении интересующего объекта осуществляется человеком (оператором).- the conclusion about the correct detection of the object of interest is carried out by a person (operator).
Способ может быть реализован, например, с помощью устройства, структурная схема которого представлена на фигуре 4, где обозначены:The method can be implemented, for example, using a device whose structural diagram is presented in figure 4, where are indicated:
1 - система формирования входного изображения;1 - input image forming system;
2 - буферное устройство;2 - buffer device;
3-1 - выборка по строкам;3-1 - selection by rows;
3-2 - выборка по столбцам;3-2 - selection by columns;
4-1 - блок анализа по строкам;4-1 - line analysis unit;
4-2 - блок анализа по столбцам;4-2 - column analysis block;
5 - оператор5 - operator
1) последовательность изображений реальной сцены, содержащих искомый движущийся объект, поступает на блок 1;1) a sequence of images of a real scene containing the desired moving object arrives at
2) далее цифровая последовательность изображений, в виде значений яркостей пикселей с выхода блока 1 подается на вход блока 2, где осуществляется запись в память кадра в виде строк и столбцов трех кадров видеопоследовательности;2) then a digital sequence of images, in the form of pixel brightness values from the output of
3) с выхода блока 2 кадры видеопоследовательности одновременно поступают на входы блоков 3 и 4, где, соответственно, формируются выборки по строкам и столбцам;3) from the output of
4) с выходов блоков 3-1 и выборка по строкам поступает в блоки 4-1, с выхода блока 3-2 выборка по столбцам изображения поступает на вход блока 4-2;4) from the outputs of blocks 3-1 and the sample in rows goes to blocks 4-1, from the output of block 3-2, the selection in the image columns goes to the input of block 4-2;
5) в блоке 4-1 происходит запоминание трех последовательных кадров построчно, измерение для каждой строки фазоэнергетической характеристики и спектральной плотности, определение межкадровой разности, на основе которых определяется местоположение объекта и характеристики движения (может быть реализован, например, с помощью процессора для цифровой обработки сигналов);5) in block 4-1, three consecutive frames are memorized line by line, measurement of the phase-energy characteristic and spectral density for each line, determination of the inter-frame difference, based on which the object’s location and motion characteristics are determined (can be implemented, for example, using a processor for digital processing signals);
6) в блоке 4-2 происходят аналогичные операции, что и в блоке 4-1; только для столбцов видеопоследовательности;6) in block 4-2, similar operations occur as in block 4-1; only for columns in a video sequence;
7) блок 5 оператор принимает решение об обнаружении объектов.7)
Применение данного способа поиска позволит повысить вероятность правильного обнаружения движения объектов на последовательности цифровых изображениях, обладающих сложным неоднородным фоном, в условиях высокого уровня шумов.The use of this search method will increase the likelihood of correct detection of the movement of objects in a sequence of digital images with a complex inhomogeneous background, in conditions of high noise levels.
Проведенный заявителями анализ уровня техники, включающий поиск по патентным и научно-техническим источникам информации и выявлению источников, содержащих сведения об аналогах изобретения, позволил установить, что заявители не обнаружили аналогов, характеризующихся признаками, тождественными всем существенным признакам изобретения.The analysis of the prior art by the applicants, including a search by patent and scientific and technical sources of information and identification of sources containing information about analogues of the invention, allowed us to establish that the applicants did not find analogues that are characterized by features identical to all the essential features of the invention.
Следовательно, заявленное изобретение "Способ обнаружения движущихся объектов и определения их параметров" соответствует критерию «новизна».Therefore, the claimed invention "A method for detecting moving objects and determining their parameters" meets the criterion of "novelty."
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2010153008/08A RU2446471C1 (en) | 2010-12-23 | 2010-12-23 | Method for detecting moving objects and determining parameters thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2010153008/08A RU2446471C1 (en) | 2010-12-23 | 2010-12-23 | Method for detecting moving objects and determining parameters thereof |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2446471C1 true RU2446471C1 (en) | 2012-03-27 |
Family
ID=46030981
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2010153008/08A RU2446471C1 (en) | 2010-12-23 | 2010-12-23 | Method for detecting moving objects and determining parameters thereof |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2446471C1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2589736C1 (en) * | 2012-09-07 | 2016-07-10 | АйЭйчАй КОРПОРЕЙШН | Method of detecting moving object |
RU2597882C1 (en) * | 2012-09-07 | 2016-09-20 | АйЭйчАй КОРПОРЕЙШН | Method of moving objects detecting |
RU2618927C2 (en) * | 2012-09-07 | 2017-05-11 | АйЭйчАй КОРПОРЕЙШН | Method for detecting moving objects |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2005122592A1 (en) * | 2004-06-07 | 2005-12-22 | Daeyang Foundation | Method and apparatus for lossless encoding and decoding |
US20080284871A1 (en) * | 2005-01-13 | 2008-11-20 | Sony Corporation | Image Pickup Apparatus and Processing Method for Result of Image Pickup |
RU2341911C2 (en) * | 2003-10-10 | 2008-12-20 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Video data coding system and video data decoding system |
RU2360375C2 (en) * | 2002-07-18 | 2009-06-27 | Эл Джи Электроникс Инк. | Method of determining motion vectors for current unit in frame, subject to decoding |
RU2370909C2 (en) * | 2004-07-01 | 2009-10-20 | Квэлкомм Инкорпорейтед | Method and device for use of frame conversion methods with increase of frame frequency in coding of scalable video |
-
2010
- 2010-12-23 RU RU2010153008/08A patent/RU2446471C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2360375C2 (en) * | 2002-07-18 | 2009-06-27 | Эл Джи Электроникс Инк. | Method of determining motion vectors for current unit in frame, subject to decoding |
RU2341911C2 (en) * | 2003-10-10 | 2008-12-20 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Video data coding system and video data decoding system |
WO2005122592A1 (en) * | 2004-06-07 | 2005-12-22 | Daeyang Foundation | Method and apparatus for lossless encoding and decoding |
RU2370909C2 (en) * | 2004-07-01 | 2009-10-20 | Квэлкомм Инкорпорейтед | Method and device for use of frame conversion methods with increase of frame frequency in coding of scalable video |
US20080284871A1 (en) * | 2005-01-13 | 2008-11-20 | Sony Corporation | Image Pickup Apparatus and Processing Method for Result of Image Pickup |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2589736C1 (en) * | 2012-09-07 | 2016-07-10 | АйЭйчАй КОРПОРЕЙШН | Method of detecting moving object |
US9401029B2 (en) | 2012-09-07 | 2016-07-26 | Ihi Corporation | Moving object detection method |
RU2597882C1 (en) * | 2012-09-07 | 2016-09-20 | АйЭйчАй КОРПОРЕЙШН | Method of moving objects detecting |
US9501698B2 (en) | 2012-09-07 | 2016-11-22 | Ihi Corporation | Moving object detection method |
RU2618927C2 (en) * | 2012-09-07 | 2017-05-11 | АйЭйчАй КОРПОРЕЙШН | Method for detecting moving objects |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kim et al. | High-speed drone detection based on yolo-v8 | |
KR101336139B1 (en) | System and method for motion estimating using depth camera | |
US20180165828A1 (en) | Object Recognition Device and Object Recognition System | |
US20200394415A1 (en) | Object detection apparatus, prediction model generation apparatus, object detection method, and program | |
KR101750094B1 (en) | Method for classification of group behavior by real-time video monitoring | |
US9747690B2 (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
KR20160037643A (en) | Method and Apparatus for Setting Candidate Area of Object for Recognizing Object | |
JP6095817B1 (en) | Object detection device | |
CN104217428A (en) | Video monitoring multi-target tracking method for fusion feature matching and data association | |
JP6679858B2 (en) | Method and apparatus for detecting occlusion of an object | |
US7769227B2 (en) | Object detector | |
US10762372B2 (en) | Image processing apparatus and control method therefor | |
US10643338B2 (en) | Object detection device and object detection method | |
Howe et al. | Weakly supervised training of monocular 3d object detectors using wide baseline multi-view traffic camera data | |
RU2446471C1 (en) | Method for detecting moving objects and determining parameters thereof | |
RU2363018C1 (en) | Method of selecting objects on remote background | |
CN105844671B (en) | A kind of fast background relief method under the conditions of change illumination | |
CN110766715A (en) | Multi-target tracking method combined with single target track | |
CN110992393A (en) | Target motion tracking method based on vision | |
JP2008269218A (en) | Image processor, image processing method, and image processing program | |
KR101696086B1 (en) | Method and apparatus for extracting object region from sonar image | |
JP4042602B2 (en) | Image processing device | |
CN116520345A (en) | Method and system for detecting and tracking depth information of laser radar and video target | |
RU2461067C1 (en) | Method of detecting moving objects | |
CN114004862A (en) | Long-wave infrared weak and small target detection and identification method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20121224 |