АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ НА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИИ

Задача, связанная с обнаружением объектов на видеоизображениях, имеет множество практических приложений, касающихся вопросов безопасности, обработки информации в виртуальной реальности, управления мобильными роботами и др. В работе рассмотрены наиболее часто используемые методы выделения движущихся объектов применительно к видеопоследовательностям, полученным с бытовых камер в условиях присутствия шумов на изображениях. Показаны основные особенности обнаружения объектов. Описаны характеристики основных методов, используемых для анализа: метод вычитания фона, метод временного различия, метод оптического потока. Выделены основные проблемы обработки видеопоследовательностей, описана невозможность применения классических методов и предложены пути улучшения качества выделения движущихся объектов. Приведена таблица сравнительного анализа методов, в которой даны: время, затрачиваемое на вычисление, точность обнаружения, достоинства и недостатки подходов. Также приведена таблица сравнения успешности методов при обнаружении объектов, в которой указан процент успешного определения объекта при заданном разрешении видео и определенном окружении объекта. Было продемонстрировано, что разрешение видео заметным образом оказывает влияние на успешность обнаружения движущихся объектов, так как чем больше разрешение, тем больше предварительной информации для обработки алгоритм имеет в каждом кадре.

1. Manisha Chate Object Detection and tracking in Video Sequences / Manisha Chate, S.Amudha, Gohokar Vinaya // ACEEE Int. J. on Signal & Image Processing, Vol. 03, No. 01, Jan 2012.

2. Anaswara S Mohan Video Image Processing for Moving Object Detection and Segmentation using Background Subtraction / Anaswara S Mohan, R.Resmi // IEEE International Conference on Computational Systems and Communications (ICCSC), Vol. 01, no. 01, pp.288-292, 17-18 Dec 2014.

3. Weiming Hu. A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behaviors / Weiming Hu, Tieniu Tan,Liang Wang, and Steve Maybank // IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics applications and reviews, vol. 34, no. 3, pp. 334- 352, August 2004

4. Лычков И. И. Отслеживание движущихся объектов для мониторинга транспортного потока / И. И. Лычков, А. Н. Алфимцев, В. В. Девятков // (http://itas2011.iitp.ru/pdf/1569457725.pdf)

5. Singla M. Motion Detection Based on Frame Difference Method International / M.Singla // Journal of Information & Computation Technology. 2014. Vol. 4. No. 15. P. 1559–1565.

6. Zivkovic Z. Improved adaptive gaussian mixture model for background subtraction / Z.Zivkovic // IEEE Int. Conf. Pattern Recognition. 2004. Vol. 2. P. 28–31

7. Bouwmans T. Background Modeling using Mixture of Gaussians for Foreground Detection – A Survey / T. Bouwmans, El Baf F., B.Vachon // Recent Patents on Computer Science. 2008. Vol. 1. P. 219– 237.

8. Asim R. Aldhaheri Detection and Classification of a Moving Object in a Video Stream / Asim R. Aldhaheri and Eran A. Edirisinghe // Proc. of the Intl. Conf. on Advances in Computing and Information Technology- ACIT, 2014.

9. Гордин М. С. Алгоритмы обнаружения тревожных событий для систем автоматизированного видеонаблюдения / М. С. Гордин, С. А. Иванов.// Вестник НГУ: сб. статей. – Новосибирск, 2017. – Вып. 3.

10. Козлов В.А. Анализ методов выделения движущихся объектов на видеопоследовательности с шумами / В.А. Козлов, А.С. Потапов // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики: сб. статей. – Санкт-Петербург, 2011. – Вып. 73.