Пример 6 Определение критериев опознавания человека по реальному изображению
Пример 6 Определение критериев опознавания человека по реальному изображению |
|
|
|
|
|
||
|
Пример 6 Определение критериев опознавания человека по реальному изображению |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Размеры зон обнаружения и опознавания человека, чтения автомобильного номера, вычисляемые VideoCAD, зависят от численных значений критериев обнаружения и опознавания человека, чтения автомобильного номера, количества пикселей видеосенсора и видеокадра на выходе.
Критерии, в свою очередь, задаются пользователем, исходя из качества видеоизображения используемой видеосистемы и особенностей задачи.
Качество изображения в VideoCAD моделируется следующими параметрами:
Параметры видеокамеры (окно Чувствительность и разрешение):
| • | количество активных пикселей видеосенсора камеры по горизонтали и вертикали; |
Параметры обработки изображения (вкладка Обработка):
| • | размеры выходного кадра по горизонтали и вертикали; |
| • | полный кадр или одно поле; |
| • | яркость; |
| • | контраст; |
| • | резкость; |
Зная параметры пользовательской видеосистемы и имея один или несколько образцовых кадров с изображениями людей и автомашин от этой видеосистемы, можно подобрать параметры качества и критерии для моделирования зон обнаружения и опознавания человека, чтения автомобильного номера этой видеосистемой.
Лучшим кадром является тот, на котором запечатлено много людей на разных расстояниях, при этом некоторых из них можно считать опознанными.
Необходимо помнить, что:
| • | на результат опознавания, обнаружения и чтения оказывает влияние множество факторов, невозможно смоделировать их все и даже если было бы возможно, то трудоёмкость и вероятность ошибки такого моделирования были бы очень высоки; |
| • | под видеосистемой подразумевается видеокамера с объективом, тракт передачи видеосигнала, устройства записи и отображения. Каждый из компонентов может вносить специфические искажения; |
| • | от одной и той же видеосистемы могут быть получены кадры разного качества в зависимости от её настроек и особенностей сцены; |
| • | опознавание и обнаружение зависит от личностных особенностей оператора, от степени знакомства с опознаваемым и т.п.; |
| • | разрешения видеосистемы, измеренное с помощью испытательной таблицы не является достаточным параметром для получения критериев опознавания и обнаружения. |
Несмотря на все эти сложности, получить правильные критерии для VideoCAD с достаточной для практики точностью вполне возможно.
Задача
Имеются несколько кадров от видеосистемы с изображениями людей. Планируется построить на базе этой видеосистемы крупную систему видеонаблюдения. Для этого необходимо определить критерии опознавания человека исходя из требований проектировщика.
Параметры видеосистемы:
| • | используются видеокамеры высокого разрешения с видеосенсором 752х582 пикселей; |
| • | видеосигнал оцифровывается с разрешением 768х288 пикселей (полями, полукадрами); |
| • | изображение чёрно-белое; |
| • | в видеорегистраторе используются режекторные (не гребенчатые) фильтры для отделения цветовых поднесущих от яркостного сигнала, которые не отключаются при вводе чёрно-белого сигнала. |
| • | используется компрессия среднего уровня (по настройкам видеорегистратора). |
Решение задачи состоит из двух этапов:
Определение параметров качества модели изображения
1. Устанавливаем параметры качества активной камеры исходя из параметров видеосистемы.
1.1 Открываем окно Чувствительность и разрешение
1.2 В окошках Количество пикселей вводим 752х582. В окошке Разрешение выбираем максимально возможное разрешение в случае применения неотключаемых режекторных фильтров цветовых поднесущих - 350 ТВ-линий. Закрываем окно Чувствительность и разрешение и соглашаемся с сохранением изменений.
1.3 Открываем 3D окно
1.4 На вкладке Обработка вводим:
Разрешение уже введено как разрешение камеры.
1.5 Кликаем по кнопке Save для запоминания параметров.
1.6 Переключаемся на вкладку Вид и отмечаем окошко Согласно параметрам камеры. В результате размер изображения станет равным 768х576 пикселей.
2. Открываем окно Геометрия камеры кликом по кнопке Геометрия камеры
2.1 Устанавливаем приблизительно такую же высоту, наклон, фокусное расстояние объектива, как у камеры, с которой получен образцовый кадр.
3. Открываем 3D окно кликом по кнопке 3D окно
3.1 Открываем образцовый кадр в любой программе просмотра изображений (без масштабирования!) и размещаем рядом с 3D окном. Можно загрузить кадр в качестве подложки и установить его размер равным 3D окну или загрузить кадр в Анализатор кадров.
4. Размещаем 3D модель - человека на горизонтальной проекции области отображения в пределах проекции зоны обзора. Фигура человека появится в 3D окне. Перемещая 3D модель в области отображения, добиваемся, чтобы лицо человека занимало примерно такое же положение и размер, как на образцовом кадре.
Можно разместить несколько 3D моделей людей в разных местах зоны обзора.
5. Сравниваем разборчивость лица на образцовом кадре и в 3D окне. При необходимости корректируем параметры на вкладке Обработка Панели параметров изображения, добиваясь одинаковой разборчивости лица человека.
Желательно повторить п.2...5 с несколькими образцовыми кадрами.
После всех изменений для запоминания параметров кликаем по кнопке Save на вкладке Обработка на Панели параметров изображения.
Для приведённых в условии исходных данных получились следующие параметры качества:
Яркость - 4; Контраст - 7; Компрессия - 2; Резкость горизонтальная - минус 1; Резкость вертикальная - минус 1;
Фрагменты реального изображения и модели:
|
Определение критериев опознавания человека на модели изображения
6. Открываем окно Геометрия камеры и устанавливаем следующие параметры:
Такие параметры оптимальны, чтобы размер зоны опознавания человека не ограничивался границами зоны обзора. Посмотрите вертикальную проекцию. Если есть ограничение, - измените параметры.
7. Размещаем множество 3D моделей людей минимального роста (1,5м) в пределах зоны обзора камеры.
Максимальный угол между направлением на камеру и горизонталью является максимальным именно для фигуры минимального роста.
8. Включаем отображение Зоны опознавания человека кликом по кнопке Зона опознавания человека
9. Выводим окно редактирования критериев опознавания человека, выбрав пункт меню Критерии>Опознавание человека.
10. Рассматривая изображение в 3D окне и границы рассчитанной зоны опознавания в графическом окне, устанавливаем ближнюю и дальнюю границы опознавания исходя из Ваших требований, корректируя параметры:
Минимальная и максимальная высоты опознавания зависят от возможного диапазона человеческого роста и неровностей местности. Эти параметры не зависят от качества изображения, поэтому изменять их не рекомендуется.
В результате моделирования по нашим представлениям об опознавании получились следующие критерии:
Фрагменты изображений на ближней и дальней границах опознавания:
Установка критериев обнаружения человека и чтения автомобильного номера осуществляется аналогично. |
Смотрите также статьи:Основы работы в VideoCAD. Часть 2. Зона обнаружения человека, зона опознавания человека, зона чтения автомобильного номера. Пространственное разрешение. (*.pdf)
.
, с помощью двойного клика по 
. .png)
. 
