Стрельников Константин strelnikov_kn@graphics.cs.msu.ru МГУ им. М.В. Ломоносова, Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа Быстрый алгоритм обнаружения.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Михайлов А.В., Лукманов А.Р., Хабибуллин И.И. Студенты группы 9С Специальность: Сети связи и системы коммутации (210723) Компьютерное зрение Презентация.
Advertisements

Практический опыт внедрения биометрических технологий идентификации личности Конференция Intelligent Video Докладчик: Андрей Хрулев.
«Геоизображения и геоиконика». Что такое карта? Карта - уменьшенное и обобщенное изображение на плоскости поверхности Земли, другого космического тела.
Методы обработки графических изображений. Распознавание человека по изображению лица Плюсы: - не требуется специальное или дорогостоящее оборудование;
ОПРЕДЕЛЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ Компьютерная графика.
Обработка изображений Image Processing (IP) Изображение Компьютерное зрение Computer Vision (CV) Изображение Модель (Описание) Компьютерная графика Computer.
Растровая и векторная графика. - область деятельности, в которой компьютеры используются как инструмент для создания изображений, так и для обработки.
Определение положения деталей местности по видео Дмитрий Маракасов OpenStreetMap Микроконференция Мапперов в Москве 2012
Распознавание двух- и трехмерных жестов ладони на основе анализа скелетного представления ее силуэта Куракин Алексей Владимирович Московский Физико-Технический.
Девятериков Е. А. Научно-учебный центр «Робототехника» МГТУ им. Н.Э. Баумана Руководитель Михайлов Б. Б.
Система распознавания объектов, обеспечивающая работу бортовой системы технического зрения в реальном времени Н.И. Дмитриев, А.И. Ляпин, Е.Ю. Суворов,
1 Двенадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ И СОПРОВОЖДЕНИЯ ВИДЕОМАРКЕРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ.
Компьютерная графика. Компьютерная графика –область информатики, занимающаяся методами, средствами создания и обработки изображений с помощью программно-аппаратных.
Туннельный микроскоп как система технического зрения для визуализации нанорельефа поверхности Карташев Всеволод Владимирович Карташев Владимир Алексеевич.
Методика изучения темы «Геометрическая оптика» (8 класс)
Модели с неявной и дискретной геометрией Алексей Игнатенко Лекция 6 16 ноября 2006.
Технологии мультимедиа Группа: 281 Студент: Умиралханов Азизхан.
Дополненная реальность от А до Я Андрей Иванов CTO, Trinetix Москва, 2012.
Технология трехмерной фотореалистичной визуализации данных аэросъемки Большинство потребителей заинтересовано в незамедлительном получении результатов.
1 Обработка и анализ изображений в бортовых оптико-электронных системах Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Костяшкин Л.Н., Романов Ю.Н. ФГУП Государственный Рязанский.
Транксрипт:

Стрельников Константин МГУ им. М.В. Ломоносова, Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа Быстрый алгоритм обнаружения объектов с помощью поворотной IP–камеры

Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа Заведующий – Баяковский Юрий Матвеевич Группа компьютерной графики Интерактивная физически корректная визуализация прозрачных минералов Синтез стерео и мультифокус изображений в реальном времени для микроскопа Быстрая трассировка лучей для сложных сцен с помощью графических ускорителей Построение моделей отражения для оптически сложных материалов по фотографиям Построение и обработка изображений широкого динамического диапазона (HDR) Высокоточное построение формы поверхностей по фотографиям Группа компьютерного зрения Трехмерное моделирование городов по фотографиям Поиск, отслеживание и распознавание людей в видео Сопоставление аэрофотоснимков и построение трехмерной модели местности Поиск и выделение объектов на изображениях и в видео Анализ данных лазерного сканирования Видеонаблюдение за лабораторными животными Анализ медицинских изображений Калибровка камер и проекторов Группа видео Генерация многовидового видео по стерео для 3D- мониторов, не требующих очков Увеличение разрешения видео Интерполяция видео во времени (FRC) Выделение движущихся объектов в видео, сегментация видео Построение панорамы по видео Устранение искажений сжатого видео (шума, блочности, мерцания, дрожания и др.) Анализ качества видеокодеков Ежегодное тестирование кодеков H.264

ГрафиКон' сентября, Санкт-Петербург Крупнейшая международная конференция по компьютерной графике и зрению на территории бывшего СССР Графика и мультимедиа Геометрическое моделирование Фотореалистическая визуализация Методы, основанные на анализе изображений Научная визуализация Компьютерная графика для мобильных устройств Графическое аппаратное обеспечение Графика в компьютерных играх Анимация и симуляция Виртуальная и расширенная реальность Машинное зрение 3D реконструкция и моделирование Биометрия Локализация и отслеживание объектов Реконструкция структуры по движению и стереоизображениям Статистические методы и машинное обучение Обработка изображений и видео Обработка медицинских изображений Предварительная обработка визуальной информации и представление изображений Отслеживание и сопровождение по видеопотоку Сегментация и классификация Улучшение и восстановление изображений и видео

Быстрый алгоритм обнаружения объектов с помощью поворотной IP–камеры

Развитие видеонаблюдения

Поворотная (PTZ) камера изменяется направление объектива по азимуту и углу места изменяется фокусное расстояние f

Взаимодействие с IP-камерами

ВЕКТОРА ДВИЖЕНИЯ Наиболее похожим считается блок, на котором достигается минимум среднеквадратичного отклонения Каждому блоку ставится в соответствие вектор движения (ВД) пример векторов движения блок пикселейвектор движения

Обнаружение объектов с помощью поворотной камеры

Глобальное смещение в кадре Определение глобального движения между двумя кадрами и сводится к определению преобразования T, такого что: где B – пиксели кадра не принадлежащие объектам – параметры глобального движения

Достоверность векторов движения недостоверность векторов движения среднеквадратичное отклонение вектора от соседей (визуализация для всех блоков) дисперсия яркости внутри блока (визуализация для всех блоков) ошибка сопостав- ления блока (визуализация для всех блоков ) исходный кадр с ВД увеличение

Определение параметров глобального движения

Обнаружение движения По найденным параметрам глобального движения вычисляем вектора глобального движения для блоков По векторам вычисляется ошибка приближения блоков Блоки, для которых ошибка приближения превышает порог T, помечаются как принадлежащие объекту

Характеристики алгоритма Устойчив к изменению фокусного расстояния и смещению камеры Неустойчив к изменению яркости Позволяет обнаруживать только движущиеся объекты Скорость работы: 400 кадров/с на Pentium ГГц (размер кадра 640x480)

Применения алгоритма оценки глобального движения Устранение дрожания кадра

Применения алгоритма оценки глобального движения Встраивание синтетической информации

Спасибо за внимание!