RU2446471C1 - Method for detecting moving objects and determining parameters thereof - Google Patents

Method for detecting moving objects and determining parameters thereof Download PDF

Info

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
Application number
RU2010153008/08A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Андрей Витальевич Богословский (RU)
Андрей Витальевич Богословский
Ирина Викторовна Жигулина (RU)
Ирина Викторовна Жигулина
Олег Евгеньевич Копылов (RU)
Олег Евгеньевич Копылов
Владимир Андреевич Яковлев (RU)
Владимир Андреевич Яковлев
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ГОУ ВПО ТГТУ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ГОУ ВПО ТГТУ filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ГОУ ВПО ТГТУ
Priority to RU2010153008/08A priority Critical patent/RU2446471C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2446471C1 publication Critical patent/RU2446471C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

FIELD: information technology.
SUBSTANCE: phase decompensation (phase-energy characteristic) arises during movement of an object due to the displacement section. The phase value at which decompensation arises is the maximum phase; it is characterised by a clear-cut maximum or minimum, after zero values, corresponds to the edge of the object furthest from the middle of the row (column); in determining the direction of displacement, using information on coordinates of the object, by comparing maximum phase difference values of phase-energy (hereinafter maximum phase) characteristics for a sequence of three frames; in determining contrast of the object relative the background, using defined values of coordinates and direction of movement of the object; in determining displacement of the object (in pixels), using information on coordinates and direction of movement of the object, by comparing spectral density values corresponding to the maximum phase.
EFFECT: high efficiency of detecting moving objects and determining motion parameters thereof in low luminance conditions, including low-contrast and small-sized objects on the complex inhomogeneous background of a series of digital images.
4 dwg

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 block 1;

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 block 1, is fed to the input of block 2, where the frame is recorded in the form of rows and columns of three frames of a video sequence;

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 block 2, the frames of the video sequence simultaneously arrive at the inputs of blocks 3 and 4, where, respectively, samples are formed by rows and columns;

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) block 5, the operator decides to detect objects.

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)

Способ обнаружения движущихся объектов и определения их параметров, основанный на формировании видеосигнала изображения, запоминания последовательности кадров и получении межкадровых разностей, отличающийся 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. A method for detecting moving objects and determining their parameters, based on the formation of an image video signal, storing a sequence of frames and obtaining inter-frame differences, characterized in that the spectral densities of the video sequence of two frames and phase-energy characteristics of the sequence of three frames are determined, the inter-frame difference of the spectral density of the video signal and the pairwise inter-frame difference are determined phase-energy characteristics taken for three frames in sequence STI, on the basis of which the parameters of the object’s motion are determined, namely: coordinates along 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.
RU2010153008/08A 2010-12-23 2010-12-23 Method for detecting moving objects and determining parameters thereof RU2446471C1 (en)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
KR101336139B1 (en) System and method for motion estimating using depth camera
Kim et al. High-speed drone detection based on yolo-v8
US7769227B2 (en) Object detector
US20180165828A1 (en) Object Recognition Device and Object Recognition System
US20200394415A1 (en) Object detection apparatus, prediction model generation apparatus, object detection method, and program
KR101704830B1 (en) Apparatus and method for detecting object in image
JP2008045974A (en) Object-detecting apparatus
US9747690B2 (en) Image processing device, image processing method, and program
JP6679858B2 (en) Method and apparatus for detecting occlusion of an object
KR20160037643A (en) Method and Apparatus for Setting Candidate Area of Object for Recognizing Object
JP6095817B1 (en) Object detection device
US10762372B2 (en) Image processing apparatus and control method therefor
KR101750094B1 (en) Method for classification of group behavior by real-time video monitoring
CN106504274A (en) A kind of visual tracking method and system based under infrared camera
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
CN112258403A (en) Method for extracting suspected smoke area from dynamic smoke
JP2008269218A (en) Image processor, image processing method, and image processing program
KR101696086B1 (en) Method and apparatus for extracting object region from sonar image
Qiuyu et al. A novel approach of counting people based on stereovision and dsp
JP4042602B2 (en) Image processing device
RU2461067C1 (en) Method of detecting moving objects
CN114004862A (en) Long-wave infrared weak and small target detection and identification method
JP3050283B2 (en) Moving object recognition device

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20121224