Этот пример показов, как отслеживать объекты на train станции и определять, какие таковые остаются стационарными. Заброшенные объекты в общественных районах касаются властей, поскольку они могут представлять угрозу безопасности. Алгоритмы, такие как используемый в этом примере, могут использоваться, чтобы помочь сотрудникам службы безопасности контролировать видеонаблюдение в реальном времени, направляя свое внимание на потенциальную интересующую область.
Этот пример иллюстрирует, как использовать блоки Blob-анализа и MATLAB ® Function для разработки пользовательского алгоритма отслеживания. Пример реализует этот алгоритм с помощью следующих шагов: 1) Исключить области видео, которые вряд ли содержат заброшенные объекты, путем извлечения видимой области (ROI). 2) Выполните сегментацию видео с помощью вычитания фона. 3) Вычислите статистику объектов с помощью блока Blob-анализа. 4) Отслеживайте объекты на основе их площади и центроидной статистики. 5) Визуализация результатов.
Смотрите пример обнаружения заброшенных объектов.
Следующий рисунок показывает модель Abandoned Обнаружения объектов примера.
Этот пример использует первую систему координат видео в качестве фона. Чтобы улучшить точность, в примере используется информация о интенсивности и цвете для операции вычитания фона. Во время этой операции цветовые каналы Cb и Cr сохраняются в комплексном массиве.
Если вы проектируете профессиональную систему наблюдения, необходимо реализовать более сложный алгоритм сегментации.
Подсистема Detect содержит основной алгоритм. Внутри этой подсистемы подсистемы сегментации яркости и сегментации цвета выполняют вычитание фона с помощью данных интенсивности и цвета. Пример объединяет эти два результата сегментации с помощью двоичного оператора OR. Блок Blob-анализа вычисляет статистику объектов, присутствующих в сцене.
Подсистема Abanded Object Tracker, показанная ниже, использует статистику объектов, чтобы определить, какие объекты являются стационарными. Чтобы просмотреть содержимое этой подсистемы, щелкните правой кнопкой мыши подсистему и выберите Look Under Mask. Чтобы просмотреть детали алгоритма отслеживания, дважды кликните блок Abandoned Object Tracker. Код MATLAB ® в этом блоке является примером реализации пользовательского кода для увеличения функциональности Computer Vision Toolbox™.
В окне Все объекты (All Objects) видимой области (ROI) помечается желтым полем, а все обнаруженные объекты - зелеными полями.
В окне Threshold показан результат вычитания фона в информация только для чтения.
В окне «Заброшенные объекты» выделяются оставленные объекты красным окном.
