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Stand der Technik
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Die
Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren zur Erkennung
und Verarbeitung von Sichthindernissen in einer Überwachungsszene in einer Bildersequenz,
wobei mehrere Zustandsdatensätze eines Überwachungsobjekts
erfasst werden, die jeweils eine Objektposition und eine an der
Objektposition gemessenen Größe des Überwachungsobjekts in
einem Bild der Bildersequenz umfassen, sowie ein Videoüberwachungssystem
zur Durchführung
des Bildverarbeitungsverfahrens und ein Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln
zur Durchführung des
Bildverarbeitungsverfahrens.
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Videoüberwachungssysteme
werden bei einer Vielzahl von Anwendungen, z.B. bei der Überwachung
von öffentlichen
Plätzen,
Verkehrskreuzungen, aber auch in Gebäuden, wie z.B. Museen, Schulen,
Universitäten,
Gefängnissen,
Fabriken eingesetzt. Dabei umfassen die Videoüberwachungssysteme meist eine
Vielzahl von Überwachungskameras, deren
Beobachtungsfeld auf relevante Bereiche gerichtet sind, und eine
zentrale Auswertestelle, in der das aufgenommene Videomaterial zusammengeführt wird.
In dieser Auswertestelle wird das Videomaterial optional gespeichert
oder ausgewertet. Zur Auswertung wird dabei oftmals Überwachungspersonal
eingesetzt, um die eingehenden Bildersequenzen online oder in Echtzeit
zu überwachen.
Allerdings ist es bekannt, dass die Aufmerksamkeit des Überwachungspersonals
nach einiger Zeit aufgrund von Erschöpfung nachzulassen droht.
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Aus
diesem Grund werden bei heute üblichen
Videoüberwachungssystemen
auch Bildverarbeitungsalgorithmen eingesetzt, um die umfangreichen
Mengen an Videomaterial, welches durch Überwachungskameras aufgenommen
wird, automatisiert auszuwerten. Häufig werden dazu bewegte Objekte von
dem im wesentlichen statischen Szenenhintergrund getrennt, über die
Zeit verfolgt und z.B. bei relevanten Bewegungen Alarme ausgelöst. Der
erste – auch
Objektsegmentierung genannte – Schritt
wird durchgeführt,
indem Bildunterschiede zwischen einem aktuellen Kamerabild und einem
so genannten Szenenreferenzbild oder Szenenmodell, welches den statischen
Szenenhintergrund modelliert, auswertet.
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Sowohl
bei der Objektsegmentierung als auch bei der daran anschließenden sogenannten Objektverfolgung
(Tracking) treten eine Vielzahl von Einzelprobleme auf, die beispielsweise
in dem Artikel von K. Toyama, J. Krumm, B. Brumitt, B. Meyers: „Wallflower:
Principles and Practice of Background Maintanence" ICCV, Korfu, Griechenland übersichtsartig
aufgeführt
sind. Die genanten Probleme betreffen beispielsweise das Verschieben
von Hintergrundobjekten, die Änderung
der Beleuchtung, quasistationäre
Hintergründe,
wie z.B. bewegte Bäume,
Camouflage, fehlendes Trainingsmaterial, Schattenwurf etc.
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Offenbarung der Erfindung
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Erfindungsgemäß wird ein
Bildverarbeitungsverfahren zur Erkennung und Verarbeitung von Sichthindernissen
mit den Merkmalen des Anspruchs 1, ein Videoüberwachungssystem mit den Merkmalen
des Anspruchs 11 sowie ein Computerprogramm mit den Merkmalen des
Anspruchs 13 vorgeschlagen. Bevorzugte oder vorteilhafte Ausführungen
sind durch die Unteransprüche,
die nachfolgende Beschreibung und die angehängten Figuren offenbart.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
ist zur Erkennung und zur Verarbeitung von Sichthindernissen in
einer Bildersequenz einer Überwachungsszene ausgebildet.
Dabei wird ein Verfahren der Bildverarbeitung angewandt, welches
bevorzugt auf der digitalen Bildverarbeitung beruht.
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Unter
Sichthindernissen sind bevorzugt solche Objekte in einer Überwachungsszene
zu verstehen, die insbesondere aufgrund ihres stationären oder
quasi-stationären
Verhaltens dem statischen Bildhintergrund beziehungsweise dem Szenenmodell
zuzuordnen sind und/oder ein Überwachungsobjekt
bei manchen Objektpositionen des Überwachungsobjekts in der Überwachungsszene
zumindest teilweise verdecken.
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Die
Sichthindernisse führen
dazu, dass sich während
einer Objektverfolgung die im Bild gemessene Größe des Überwachungsobjekts sprungartig ändert und
somit die Objektverfolgung deutlich erschwert wird. Dieser Fall
liegt beispielsweise vor, wenn es sich bei der Überwachungsszene nicht um eine
freie Fläche,
sondern um einen Bereich mit halbhohen Hindernissen handelt, wie
zum Beispiel niedrigen Mauern, parkende Autos, Tische, Schränkchen etc,
da die sich in der Überwachungsszene
bewegenden Überwachungsobjekte
hinter diesen Sichthindernissen nur partiell sichtbar sind.
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Durch
Erkennung und Verarbeitung derartiger Sichthindernisse wird die
Möglichkeit
eröffnet, Wissen
aufzubauen, an welchen Stellen Überwachungsobjekte
nur partiell sichtbar zu erwarten sind. Unter Nutzung dieses zusätzlichen
Wissen kann die Objektverfolgung (Tracking) deutlich verbessert und/oder
vereinfacht werden.
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Zur
Umsetzung des Verfahrens werden mehrere Zustandsdatensätze eines Überwachungsobjekts
erfasst. Die Zustandsdatensätze
umfassen jeweils eine Objektposition und eine an der Objektposition
gemessene Größe des Überwachungsobjekts
in einem Bild der Bildersequenz. Die Objektposition wird bevorzugt
in Bildkoordinaten, also beispielsweise Pixelkoordinaten, und die
gemessene Größe ebenfalls
in Pixelgröße oder
dazu äquivalenten und/oder
proportionalen Einheiten gemessen. Die gemessene Größe des Überwachungsobjekts
entspricht somit insbesondere der Höhe der Abbildung des Überwachungsobjekts
in dem Bild der Bildersequenz. Insbesondere werden Zustandsdatensätze des Überwachungsobjekts
verwendet, die auf Basis einer Objektverfolgung dieses Überwachungsobjekts ermittelt
wurden.
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Bevorzugt
werden Zustandsdatensätze
eines Überwachungsobjekts
einer Klasse verwendet, deren mittlere oder übliche Größe bekannt ist, zum Beispiel
betrifft eine Klasse Personen. Alternativ oder ergänzend werden
Zustandsdatensätze
von mehreren verschiedenen Überwachungsobjekten
erfasst, welche zu einer Klasse gehören, die eine gemeinsame mittlere
oder übliche
Größe aufweisen.
Beispielsweise werden nur Personen, insbesondere erwachsene Personen
als Überwachungsobjekte
erfasst.
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Erfindungsgemäß wird durch
einen Vergleich der gemessenen Größe des Überwachungsobjekts mit einer
modellierten perspektivischen Größe des Überwachungsobjekts
an der gleichen Objektposition auf ein Sichthindernis geschlossen.
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Der
Erfindung liegt dabei die Überlegung
zugrunde, dass sich die gemessene Größe des Überwachungsobjekts abhängig von
der Objektposition in dem Bild der Bildersequenz nur begründet ändert. Zum
einen erfolgt eine Änderung
aufgrund von perspektivischen Effekten. So ist ein Überwachungsobjekt,
dessen Objektposition im Vordergrund einer Überwachungsszene angeordnet
ist, in dem Bild der Bildersequenz größer als das gleiche Überwachungsobjekt,
dessen Objektposition im Hintergrund der Überwachungsszene liegt. Dieser
allgemein bekannte Zusammenhang ist trivial und unabhängig von
etwaigen Sichthindernissen. Ein weiterer Grund für eine Änderung der gemessenen Größe des Überwachungsobjekts
liegt darin, dass das Überwachungsobjekt
durch ein Sichthindernis partiell verdeckt, beziehungsweise nur
partiell sichtbar ist. Wird nun in einem ersten Schritt ein Modell
für das
perspektivische Verhalten des Überwachungsobjekts
in Abhängigkeit
von dessen Objektposition in den Bildern der Bildersequenz einer Überwachungsszene modelliert,
so kann in einem zweiten Schritt durch einen Vergleich der gemessenen
Größe des Überwachungsobjekts
mit der modellierten perspektivischen Größe des Überwachungsobjekts jeweils
an der gleichen Objektposition auf ein Sichthindernis geschlossen
werden, insbesondere indem ein Sichthindernis erkannt wird, wenn
die gemessene Größe kleiner
als die modellierte perspektivische Größe des Überwachungsobjekts ist.
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Bei
einer zweckmäßigen Realisierung
des Verfahrens werden als Objektpositionen die X-Y-Koordinaten der Objektfußpunkte
und/oder als gemessene Größe die Höhe des Überwachungsobjekts
im Bild verwendet. Die Höhe
des Überwachungsobjekts korrespondiert
bevorzugt mit der physikalischen Höhe des Überwachungsobjekts in der Überwachungsszene,
also z.B. mit der Körpergröße einer Person.
Eine mögliche
Umsetzung besteht darin, dass die Überwachungsobjekte datentechnisch durch
ein Rechteck in dem Bild der Bildersequenz angenähert werden, als Objektfußpunkt der
Mittelpunkt der Unterkante des des angenäherten Rechtecks und als gemessene
Größe die Rechteckhöhe verwendet
wird.
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Bei
einer bevorzugten Weiterbildung des Verfahrens werden die und/oder
andere erfasste Zustandsdatensätze
zur Erzeugung des Modells für
die perspektivische Größe des Überwachungsobjekts
in Abhängigkeit
von der Objektposition in den Bildern der Bildersequenz verwendet.
Anders formuliert wird ein Modell erstellt, in dem für jede oder
nahezu jede Objektposition in den Bildern der Bildersequenz eine modellierte
perspektivische Größe bereitgestellt
wird. Alternativ wird in dem Modell nur ein Abbildungsfaktor für jede Objektposition
in den Bildern der Bildersequenz modelliert. Durch Verwendung gemessener Zustandsdatensätze ist
die Erstellung des Modells ohne großen Kalibrierungsaufwand, insbesondere
in Form einer Selbst- oder Eigenkalibrierung, möglich. Alternativ zu dieser
oder einer anderen Ausbildung einer Selbstkalibrierung des Bildverarbeitungsverfahren
ist es auch umsetzbar, dass das Modell für die perspektivische Größe oder
Abbildungsfaktor manuell eingegeben wird.
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Bei
einer bevorzugten Ausführungsform
des Bildverarbeitungsverfahren erfolgt die Erzeugung des Modells
durch Approximation einer Hauptgeraden und/oder einer Hauptebene
an die gemessenen Größe in Abhängigkeit
der jeweiligen Objektpositionen.
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Eine
mögliche
praktische Realisierung ist dabei, die gemessenen Größen in Abhängigkeit
der Objektposition als Histogramm aufzutragen und die Hauptgrade
beziehungsweise die Hauptebene an die gemessenen Größen anzunähern. Zweckmäßigerweise
werden bei der Approximation nur Zustandsdatensätze von unverdeckten Überwachungsobjekten
berücksichtigt.
Die vorliegenden Zustandsdatensätze
werden insbesondere klassifiziert und zwar in Zustandsdatensätze mit
Objektpositionen, an denen das Überwachungsobjekt
unverdeckt ist und in Zustandsdatensätze mit Objektpositionen, an
denen das Überwachungsobjekt
partiell durch ein Sichthindernis abgedeckt ist. Die Klassifikation
erfolgt bevorzugt indem eine Hauptgerade und/oder ein Hauptebene
für Zustandsdatensätze identifiziert
wird, bei denen sich die Überwachungsobjekte
in einer Objektposition befinden, in der sie in voller Größe und somit
unverdeckt sichtbar sind.
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Bei
einer Weiterbildung des Verfahrens werden Zustandsdatensätze, die
neben der approximierten Hauptgerade und/oder Hauptebene liegen,
als Zustandsdatensätze
mit durch Sichthindernisse zumindest teilweise verdeckten Überwachungsobjekten
interpretiert. Insbesondere bilden die Zustandsdatensätze von
teilverdeckten Überwachungsobjekten
Nebengeraden oder -ansammlungen, die aus den Zustandsdatensätzen bestehen,
bei denen die gemessene Größe der Überwachungsobjekte
kleiner ist als die in der Hauptgeraden an der gleichen Objektposition
aufgetragene Größe.
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Zweckmäßigerweise
ist vorgesehen, dass unter Verwendung einer Mehrzahl von Zustandsdatensätzen von
teilverdeckten Überwachungsobjekten auf
ein Sichthindernis geschlossen wird, wobei bevorzugt die Gesamtheit
der vorliegenden Zustandsdatensätze
einer Klasse von Überwachungsobjekten auf
das Vorliegen einer Ansammlung von Zustandsdatensätzen von
teilverdeckten Überwachungsobjekten
untersucht wird. Insbesondere entspricht einer oder jeder identifizierten
Nebengeraden einem Sichthindernis in der Überwachungsszene.
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In
einer vorteilhaften Weiterbildung werden die Sichthindernisse zur
Erzeugung eines Szenenmodells der Überwachungsszene verwendet.
Hierzu wird beispielsweise aus jeder identifizieren Nebengeraden
und/oder -ansammlung auf ein Sichthinderis in der entsprechenden
Position in der Überwachungsszene
geschlossen.
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Neben
einer Erzeugung des Modells für
die perspektivische Größe kann
der Vergleich zwischen der gemessenen Größe des Überwachungsobjekts mit einer
modellierten perspektivischen Größe des Überwachungsobjekts
auch zur Aktualisierung oder zur Verifizierung des Szenenmodells
verwendet werden. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass bei einer Positionsveränderung
eines Sichthindernisses das Szenenmodell entsprechend angepasst
wird.
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Bevorzugt
werden die gefundenen Sichthindernisse und/oder das erzeugte Szenenmodell
bei einer Objektverfolgung berücksichtigt.
In Kenntnis der Sichthindernisse beziehungsweise des Szenenmodells
ist eine Größenänderung
des Überwachungsobjekts
aufgrund Abschattung durch ein Sichthindernis vorhersagbar.
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Bei
einer zweckmäßigen Ausbildung
zur Nutzung von Informationen über
Sichthindernisse oder des Szenenmodells wird bei der Objektverfolgung eine
Größenfilterung
eingesetzt, die die gemessene Größe der Überwachungsobjekte
unter Berücksichtigung
der Sichthindernisse und/oder der Szenenmodells größenkompensiert.
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Zusammengefasst
bestehen die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens insbesondere
darin, dass nach einer Trainingszeit statische oder quasi-statische
Verdeckungen in Überwachungsszenen erkannt
und dahinter nur partiell sichtbare Überwachungsobjekte entsprechend
ihrer tatsächlichen, aber
nicht sichtbaren Größe behandelt
werden.
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Insbesondere
detektiert die vorgeschlagene Erfindung automatisch vorhandene Hindernisse
in der Szene, wobei bevorzugt auf eine vorherige manuelle Eingabe
von Informationen verzichtet werden kann. Durch das Wissen, an welchen
Stellen in der Überwachungsszene
Objekte nur partiell sichtbar sind, lässt sich die Objektverfolgung
einfach verbessern. Bei einer praktischen Ausführung wird eine Größenfilterung
der zu detektierenden Überwachungsobjekte
dahingehend angepasst, dass partiell sichtbare Objekte um ihren
verdeckten Anteil größenkompensiert
werden.
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Ferner
wird ein Videoüberwachungssystem zur
Durchführung
des eben beschriebenen Bildverarbeitungsverfahrens mit den Merkmalen
des Anspruchs 11 vorgeschlagen.
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Das
Videoüberwachungssystem
weist eine Erfassungsvorrichtung auf, welche zur Erfassung von mehreren
Zustandsdatensätzen
eines oder mehrerer Überwachungsobjekte
in Bildern einer Bildersequenz ausgebildet ist. Bevorzugt gehören die Überwachungsobjekte
zu einer gemeinsamen Klasse, deren mittlere oder übliche Größe bekannt
ist. Insbesondere werden als Überwachungsobjekte
nur Personen verwendet.
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Ferner
weist das Videoüberwachungssystem
eine Auswertungsvorrichtung aus, die zur Detektion und/oder Verifizierung
von Sichthindernissen in der Überwachungsszene
ausgebildet ist, indem die gemessene Größe des Überwachungsobjekts in einem
Bild der Bildersequenz einer Überwachungsszene
mit einer modellierten, perspektivischen Größe des Überwachungsobjekts an der gleichen
Position verglichen wird.
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Bevorzugte
ist das Videoüberwachungssystem
als ein Computersystem mit Mitteln zur schaltungstechnischen Ankopplung
an eine oder mehrere Videokameras ausgebildet. Insbesondere dienen
die Videokameras zur statischen Beobachtung einer Überwachungsumgebung,
das heißt
mit einem statischen Beobachtungsbereich. Bei Weiterentwicklungen
des Verfahrens beziehungsweise der Vorrichtung können die Überwachungskameras auch bewegbar
angeordnet sein, wodurch eine größere Überwachungsumgebung
kontrollierbar ist.
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Die
Erfindung bezieht sich auch auf ein Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln
um alle Schritte des beschriebenen Bildverarbeitungsverfahrens durchzuführen, wenn
das Programm auf einem Computer und/oder dem beschriebenen Videoüberwachungssystem
ausgeführt
wird.
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Kurze Beschreibung der Zeichnungen
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Weitere
Merkmale, Vorteile und Wirkungen der vorliegenden Erfindung ergeben
sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels.
Dabei zeigen:
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1 ein
Blockschaltbild eines ersten Ausführungsbeispiels des Videoüberwachungssystems, wobei
das Blockschaltbild einem Verfahrensablauf eines Ausführungsbeispiels
eines erfindungsgemäßen Verfahrens
gegenüber
gestellt ist;
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2 beispielhafte
Messergebnisse auf Basis des in der 1 gezeigten
Videoüberwachungssystems
beziehungsweise Verfahrens.
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Ausführungsform(en)
der Erfindung
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Die 1 zeigt
auf der linken Seite ein Videoüberwachungssystem 1 als
ein erstes Ausführungsbeispiel
der Erfindung, welches über
eine beliebig ausgebildete Verbindung mit einer oder mehreren Überwachungskameras 2 verschaltet
ist. Die Verbindung kann als eine direkte Verkabelung ausgebildet sein,
alternativ ist eine Netzwerkverbindung insbesondere über das
Internet möglich.
Die Überwachungskameras 2 sind
als statische Überwachungskameras
ausgebildet, das heißt,
dass diese während des Überwachungsbetriebs
ihren jeweiligen Beobachtungsbereich nicht ändern.
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Das
Videoüberwachungssystem 1 weist
als Baugruppen einen Objektverfolger 3, eine Auswertevorrichtung 4 sowie
einen Modellgenerator 5 auf. Zur Illustration der Funktionsweise
des Videoüberwachungssystems 1 ist
auf der rechten Seite in 1 ein Flussdiagramm zur Illustration
des Verfahrensablaufs abgebildet, wobei durch geschweifte Klammern Verfahrensschritte
des Verfahrensablaufs den Baugruppen 3, 4 und 5 des
Videoüberwachungssystems 1 zugeordnet
werden.
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In
einem ersten Schritt A werden mit den Überwachungskameras 2 aufgenommene
Videosequenzen einer Überwachungsszene
an den Objektverfolger 3 übergeben. Alternativ oder ergänzend können die
Videosequenzen auch aus einer Speichervorrichtung, wie zum Beispiel
einem Videorekorder oder einer Datenbank stammen. In dem Objektverfolger 3 wird
ein Überwachungsobjekt
(nicht dargestellt) detektiert und über die einzelnen Bilder einer der
Videosequenzen verfolgt. Wie nachfolgend noch erläutert wird,
erfolgt die Detektion und die Verfolgung optional unter Verwendung
eines Szenenmodells. Insbesondere bei der Erstkalibrierung des Videoüberwachungssystem 1 wird
der Schritt A ohne Kenntnis des Szenenmodells durchgeführt.
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In
einem zweiten Schritt B werden Zustandsdatensätze des Überwachungsobjekts erfasst,
wobei jeder Zustandsdatensatz eine Objektposition und eine Objektgröße des Überwachungsobjekts
in einem Bild der Videosequenz umfasst. Die Objektposition und die
Objektgröße werden
in Pixelkoordinaten oder in dazu äquivalenten Koordinaten beziehungsweise
Einheiten angegeben.
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In
einem nächsten
Schritt C werden die erfassten Zustandsdaten in einem zweidimensionalen oder
dreidimensionalen Histogramm aufgetragen, wobei die Höhe des Histogramms
durch die Objektgröße gegeben
ist. Ein derartiges Histogramm ist beispielsweise in der 2 gezeigt
und wird später noch
genauer beschrieben.
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In
einem darauf folgendem Schritt D wird das derart erzeugte Histogramm
ausgewertet, wobei in die erfassten Zustandsdatensätze – bei zweidimensionalen
Histogrammen – eine
Hauptgerade oder bei dreidimensionalen Histogrammen eine Hauptebene eingefittet
werden. Insbesondere wird die Hauptgerade bzw. die Hauptebene in
dem Histogramm identifiziert, wobei die Hauptgerade bzw. Hauptebene
auf einer Auswahl von Zustandsdatensätzen basiert, welche unverdeckte,
in voller Größe sichtbare Überwachungsobjekte
betrifft. Danach werden Nebengeraden, Nebenebenen oder Nebensegmente
identifiziert, die aus Zustandsdatensätzen bestehen, bei denen das Überwachungsobjekt
eine Objektgröße aufweist,
die kleiner als die durch die Hauptgerade bzw. Hauptebene bestimmte
Objektgröße an der
gleichen Objektposition 1 liegt.
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In
einem weiteren Schritt E wird in dem Modellgenerator 5 auf
Basis der identifizierten Nebengeraden, Nebenebenen bzw. Nebensegmente
auf Sichthindernisse in der Überwachungsszene
geschlossen, wobei durch Auswertung der Pixelkoordinaten, der die
Nebengeraden, Nebenebenen bzw. Nebensegmente bildenden Zustandsdatensätze entsprechende
Positionen in der Überwachungsszene für Sichthindernisse
zuordnet werden. Als Ergebnis erhält man Informationen über die
Position und/oder die Größe der Sichthindernisse
in der Überwachungsszene
hinter denen das Überwachungsobjekt nur
teilweise sichtbar ist.
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Die
Gesamtheit der auf diese Weise detektierten Sichthindernisse werden
in einem Schritt F zur Erzeugung eines Szenenmodells herangezogen.
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Im
weiteren Verlauf des Verfahrens wird das Szenenmodell im Überwachungsbetrieb
genutzt, um die Objektverfolgung zu verbessern, zum Beispiel indem
eine Größenfilterung
von zu detektierenden Überwachungsobjekten
dahingehend angepasst wird, dass partiell sichtbare Objekte um ihren
verdeckten Anteil größenkompensiert
werden.
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Zur
weiteren Verdeutlichung des erfindungsgemäßen Verfahrens sind in der 2 beispielhafte Messergebnisse
dargestellt. Die linke Seite mit der Überschrift Scene reference
zeigt das Bild einer Bildersequenz einer Überwachungsszene, wobei die Überwachungsszene
als überwachtes
Büro ausgebildet
ist. In der gezeigten Darstellung sind in dem Büro in der unteren rechten Ecke
ein erster Schreibtisch 7 und in etwa in der Mitte auf
der linken Seite ein zweiter Schreibtisch 8 angeordnet.
Diese beiden Schreibtische 7 und 8 bilden typische
Sichthindernisse in der Bildersequenz einer Überwachungsszene, da ein Überwachungsobjekt,
zum Beispiel eine Person, die sich aus dem freien Mittelbereich
des Büros hinter
die Schreibtische 7 oder 8 begibt, partiell durch die
Schreibtische 7 bzw. 8 verdeckt ist. Bei einer
Objektverfolgung dieser Person führt
diese partielle Verdeckung zu einer plötzlichen Größenänderung des Überwachungsobjekts.
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Zur
Erkennung oder Detektion derartiger Sichthindernisse werden gemessene
Zustandsdatensätze
der Bewegungstrajektorien des Überwachungsobjekts
in einem Histogramm dargestellt, welches auf der rechten Seite der 2 beispielhaft
als zweidimensionales Histogramm 9 ausgebildet ist. Die
senkrechte Achse bezeichnet dabei die Y-Position des Überwachungsobjekts
in dem Bild der Bildersequenz und die waagerechte Achse die gemessene Größe oder
Höhe des Überwachungsobjekts.
Der Ursprung der Achsen ist in der Darstellung oben links angeordnet.
Die Zustandsdatensätze
werden in dem Histogramm 9 als einzelne Messpunkte eingetragen, so
dass zunächst
nur eine Messpunktewolke zu erkennen ist.
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In
dieser Messpunktwolke wird durch geeignete Algorithmen eine Hauptgerade 10 identifiziert, die
der normalen perspektivischen Änderung
der Objektgröße ausgehend
von dem Vordergrund der Überwachungsszene
in den Hintergrund der Überwachungsszene
entspricht. Aus optisch geometrischen Gründen ist die perspektivische
Größenänderung
als Gerade ausgebildet.
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Die
verbleibenden Messpunkte von Zustandsdatensätzen betreffen Objektpositionen
mit zugeordneten Objektgrößen, wobei
die Objektgrößen kleiner
als die durch die Hauptgerade 10 gezeigten Objektgrößen ausgebildet
sind. Diese verbleibenden Messpunkte werden in Segmente zusammengeführt, wobei
beispielhaft in der 2 eine Nebengerade 11 dargestellt
ist. Diese Nebengerade 11, die Objektgrößen kleiner als die entsprechenden
Objektgrößen der
Hauptgeraden 10 aufweist, ist das Resultat der Überwachungsobjektverdeckung
durch den ersten Schreibtisch 7.
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Durch
Kenntnis der Nebengerade 11 und zudem durch die Kenntnis
der X-Koordinate der zugehörigen
Zustandsdatensätze
ist es möglich,
der Überwachungsszene 6 ein
Sichthindernis zuzuordnen, welches in der Höhe und der Position dem ersten
Schreibtisch 7 entspricht. Nach dem gleichen Verfahren
kann ein zweites Sichthindernis modelliert werden, welches dem zweiten
Schreibtisch 8 entspricht. Diese und weitere Sichthindernisse
werden in einem Szenenmodell eingetragen, welches – wie zuvor
erläutert – zur Verbesserung
der Objektverfolgung, insbesondere durch Adaptierung einer Größenfilterung,
vorteilhaft einsetzbar ist.
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Abschließend wird
noch darauf hingewiesen, dass die Auswertung der Bild- oder Videosequenzen nur
beispielhaft erläutert
wurden, insbesondere ist es optional möglich, dass eine andere geometrische
Figur anstatt der Hauptgeraden bzw. Nebengeraden an die erfassten
Zustandsdatensätze
angepasst werden, insbesondere wenn dies den optischgeometrischen
Verhältnissen
besser entspricht.