Lokalizacja i klasyfikacja obiektów poruszających się w znany sposób.pdf

POLITECHNIKAWROC Š AWSKA

WYDZIA Š ELEKTRONIKI

Kierunek: AutomatykaiRobotyka(AiR)

Specjalno–¢: Robotyka(ARR)

PRACADYPLOMOWA

MAGISTERSKA

Lokalizacjaiklasy kacjaobiekt ó w

poruszaj¡cychsiƒwznanyspos ó b

Localizationandclassi cationofobjects

movinginaknownway

Autor:

MaciejS“omka

Prowadz¡cypracƒ:

drin».MarekWnuk,I-6

Opiekun:

drin».MarekWnuk,I-6

Ocenapracy:

WROC Š AW2007

Rozdzia“1

Wstƒp

1.1Og ó lnakoncepcja

Rozw ó jtechnologicznysprawi“,»ewostatnichlatachcoraz–mielejmy–lisiƒobudowie

takzwanychrobot ó wspo“ecznych.Maj¡toby¢inteligentnemaszynyrealizuj¡cezadania

wotoczeniuludzi.Bardzowa»n¡cech¡tychrobot ó wbƒdziemo»liwo–¢skutecznegoloka-

lizowanialudzi,atak»e(miƒdzyinnymizewzglƒd ó wspo“ecznych)bardziejwyra nowane

zadania,takiejakrozpoznawanienastrojucz“owiekanapodstawiewygl¡dulubmimiki

jegotwarzy.

Wszystkowskazujenato,»ezadaniatebƒd¡realizowaneprzezsystemwizyjnyrobota.

Istotnejestmo»liwieszybkiedzia“anieobs“uguj¡cychgoalgorytm ó w,gdy»robotmusi

dzia“a¢wczasierzeczywistymwszybkozmiennym–rodowisku.Zpowodudzia“aniaw

otoczeniuludzi,»adnepomy“kianiop ó „nienianies¡wskazane.

Znacznaczƒ–¢algorytm ó ws“u»¡cychdolokalizowaniaorazklasy kowaniaobiekt ó wwi-

docznychnaobrazachopierasiƒnatzw.dopasowywaniuwzorca(ang.templatematching

lubpatternmatching).Polegaj¡onenawyszukiwaniunaobraziefragment ó wpodobnych

kszta“temdowzorca(lubjednegozwzorc ó w)zapisanegowprzygotowanejwcze–niejbazie

danych.Takiepodej–ciewymagasporychnak“ad ó wobliczeniowych.Niezbƒdnejeststwo-

rzeniewspomnianejbazyzawieraj¡cejwzorceprzedstawiaj¡ceinteresuj¡cenasobiekty.

Wceluznalezieniaichnadanymobrazie,poszukujesiƒobszarupodobnegodowzorca

podwzglƒdemkoloru,kszta“tu,itp.poprzezprzyk“adaniewzorcadoka»degomiejscana

obrazie(zpewn¡dok“adno–ci¡)iokre–laniupodobie«stwa.Je–liprzyjmiemy,»eobiekt

mo»ewystƒpowa¢wr ó »nejskalilubpo“o»onywinnejorientacjini»wzorzecwbazieda-

nych,wymaganiaobliczenioweoka»¡siƒspore.Dodatkowomo»esiƒzdarzy¢,»et“onie

sprzyjaposzukiwaniom(mo»eby¢naprzyk“adpodobnegokolorujakposzukiwanyobiekt

lubmie¢skomplikowan¡strukturƒ).Czasemznalezienieobiektunaobrazieprzypomocy

dopasowaniawzorcamo»eby¢wrƒczniemo»liwe.

Problemytakies¡do–¢czƒstospotykanewrzeczywistychaplikacjachikoniecznejest

znalezienieskutecznegosposobunaichrozwi¡zanie.

Je–liprzetwarzanenies¡pojedy«czeobrazy,leczca“eichsekwencje,aszukaneobiekty

poruszaj¡siƒwznanyspos ó b,mo»emywykorzysta¢t¡dodatkow¡informacjƒ.Dziƒkiniej

mo»emy,naprzyk“ad,zmniejszy¢przeszukiwanyobszarobrazu.Przyspieszytodzia“anie

algorytmulubumo»liwidok“adniejszeprzeszukiwaniewydzielonejczƒ–ciobrazubezutraty

szybko–ciprzetwarzania.

Wpewnychprzypadkachmo»esiƒwrƒczokaza¢,»epewnawiedzadotycz¡casposobu

poruszaniasiƒobiektumo»eby¢wystarczaj¡cadopoprawnegojegozlokalizowaniana

obraziei/lubprzydzieleniadoodpowiedniejklasy.

2 Wstƒp

Mobilno–¢robotaimplikujeznacznezmianyt“awczasiepracyalgorytm ó w,atak»e

ograniczeniadotycz¡cemasyorazpoboruenergiisprzƒtu(wtymjednostkiobliczenio-

wej).Koniecznejestwiƒcopracowaniemo»liwieprostychorazskutecznychalgorytm ó w

obs“uguj¡cychjegosystemwizyjny.

Corazczƒ–ciejspotykanes¡algorytmydowykrywanialudzinasekwencjachobraz ó w

opartenawiedzyosposobieichporuszaniasiƒ.Przewa»nieniewymagaj¡onebudowania

obszernejbazydanychzewzorcami.Dodatkowoopartes¡napodstawowychoperacjach

zdziedzinyprzetwarzaniaobraz ó w,kt ó reniewymagaj¡znacznychnak“ad ó wobliczenio-

wych,zatoczƒstomo»najewykona¢napoziomiesprzƒtu.Wiedzadotycz¡caruchu

cz“owiekapozwalar ó wnie»naskuteczneznalezieniegonawetnaszybkozmiennymiskom-

plikowanymtle.

Pozarobotyk¡s¡r ó wnie»innedziedziny,wkt ó rychmo»nawykorzysta¢algorytmy

lokalizacjiiklasy kacjiludzinapodstawiesposobuporuszaniasiƒ.

Sporezainteresowaniebudz¡onew–r ó dproducent ó wsamochod ó w.Najwiƒksze rmy

motoryzacyjne,takiejakDaimler-Benz(patrz.[2])pracuj¡wswoichlaboratoriachnad

algorytmamiumo»liwiaj¡cymiwykrywaniepieszychprzechodz¡cychprzedmask¡samo-

chodu.Istniej¡bowiemplanybudowysystemuwspieraj¡cegokierowcƒopartegonasys-

temiewizyjnym,kt ó regocelembƒdzieostrzeganiekierowcywraziewykryciacz“owieka

przedsamochodemitymsamymzmniejszenieliczbywypadk ó wzudzia“empieszych.

Inn¡dziedzin¡s¡inteligentnesystemynadzoru.Okre–lenie inteligentne oznacza

wiƒksz¡funkcjonalno–¢ni»zwyk“adetekcjaruchu,czegoprzyk“ademmaby¢mniejsza

podatno–¢nafa“szywealarmypowodowanenaprzyk“adprzezruchli–cidrzewczyprze-

latuj¡ceprzedkamer¡ptaki.

Jednymzzastosowa«omawianychalgorytm ó wwtejdziedziniemia“obyby¢wykrywa-

nieobecno–ciludzinascenieorazskutecznaichlokalizacjanaobrazieipr ó byidenty kacji

os ó b(np.rozpoznawanietwarzy).

Systemtakim ó g“byr ó wnie»dzia“a¢woparciuorozpoznawaniepodejrzanychakcjiwy-

konywanychprzezobiektnascenie,wszczynaj¡calarmpowykryciucz“owiekachodz¡cego

poparkinguizagl¡daj¡cegodosamochod ó w.

1.2Celpracy

Celempracyjestdokonanieprzegl¡duistniej¡cychalgorytm ó wpozwalaj¡cychnalokaliza-

cjƒiklasy kacjƒpieszychorazpodejmowanychprzeznichakcjinasekwencjachobraz ó w

zwykorzystanieminformacjioichsposobieporuszaniasiƒ.Nastƒpnymetapembƒdzie

wybraniejednegozalgorytm ó wlubzaproponowaniew“asnegoorazjegoimplementacja

wrazzocen¡skuteczno–cidzia“ania.

Rozdzia“2

Przegl¡distniej¡cychalgorytm ó w

2.1Podzia“algorytm ó w

Badanianadwykorzystywanieminformacjidotycz¡cejruchucz“owiekadojegoskutecznej

lokalizacjii/lubidenty kacjimaj¡sw¡historiƒ.Ju»w1973rokupsychologG.Johansson

przeprowadzi“eksperymentywtejmaterii[9].Grupieludziprzyczepianeby“ywr ó »nych

miejscachcia“aiwr ó »nychilo–ciach–wiec¡ceznaczniki(MLD-MovingLightDisplay).

Zadaniemdrugiejgrupy-obserwator ó w,by“orozpoznanie,coonirobi¡.Okaza“osiƒ,»e

ludziomwystarczywidokjedyniekilkuznacznik ó w,byzidenty kowa¢wykonywan¡przez

cz“owiekaakcjƒ.Pojawi“ysiƒwiƒcpytania:Czydoskutecznejidenty kacjicz“owieka

lubwykonywanychprzezniegoczynno–ciniezbƒdnajestwiedzaoruchuposzczeg ó lnych

czƒ–cijegocia“a?Czywystarczaj¡c¡ilo–¢informacjimo»napozyska¢wprostzog ó lnych

(niskopoziomowych)danychojegoruchu?

Podobnebadaniamaj¡miejsceodpewnegoczasuwdziedzinierozpoznawaniarucho-

mychobiekt ó wzwykorzystaniemsystemuwizyjnego.Okazujesiƒ,»ewiedzaosposobie

poruszaniasiƒcz“owiekajestwystarczaj¡cadoskutecznegozlokalizowaniagonascenie

orazrozpoznawaniawykonywanychprzezniegoczynno–ci.Dodatkowowykorzystanieni-

skopoziomowychcechopisuj¡cychjegoruchpozwalaupro–ci¢iprzyspieszy¢dzia“anie

wykorzystywanychalgorytm ó w.

Pozyskiwanieca“egomodelucia“acz“owieka(przewa»niewpostacitzw.stick- gure,

patrzrysunek2.3)jestnajczƒ–ciejwykorzystywaneprzyanaliziejegoruchu.Tematykata

jednakwykraczapozazakresniniejszejpracy.

Algorytmydorozpoznawanialudzinapodstawiesposobuichporuszaniasiƒs¡bardzo

r ó »norodne.Wtabeli2.1zebranokilkaznichzuwzglƒdnieniemichnajwa»niejszych

cech,awkolejnychpodrozdzia“achopisanoparƒprzyk“adowychpodej–¢doomawianego

zagadnieniawcelupokazaniaichr ó »norodno–ci.

Wwiƒkszo–cialgorytmydowykrywaniapieszychcharakteryzuj¡siƒniewra»liwo–ci¡

nazmianƒskaliorazzg ó ryzak“adaj¡,»eruchprzechodz¡cegocz“owiekaobserwowany

jestzokre–lonegok¡ta.Przewa»niepieszyporuszasiƒprostopadledoosikamery.Jest

toprzypadeknajczƒ–ciejspotykanywpraktyce,azarazemnaj“atwiejszydorozpatrzenia.

Ruchcz“owiekacharakteryzujesiƒbowiemwyra„n¡okresowo–ci¡,kt ó r¡naj“atwiejzaob-

serwowa¢patrz¡cnaniegozboku(tenfaktwykorzystujeznacznawiƒkszo–¢algorytm ó w).

Wzale»no–ciodplanowanegozastosowania,omawianealgorytmymog¡by¢wra»liwe

lubnienazmianyt“aorazstatyczno–¢kamery.Za“o»enieostatycznympo“o»eniukamery

bƒdziewprzybli»eniuprawdziwenp.dlasystemunadzoru,leczb“ƒdnewprzypadku

zastosowaniawsystemiewizyjnymrobotamobilnegolubinnegopojazdu.

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: