Lokalizacja i klasyfikacja obiektów poruszających się w znany sposób.PDF
(
3004 KB
)
Pobierz
73488200 UNPDF
PRACADYPLOMOWA
MAGISTERSKA
Lokalizacjaiklasy
kacjaobiekt
ó
w
poruszaj¡cychsiƒwznanyspos
ó
b
Localizationandclassi
cationofobjects
movinginaknownway
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.
4 Przegl¡distniej¡cychalgorytm
ó
w
m
o
»
e
b
y
¢
o
b
e
c
n
y
c
h
w
y
k
r
y
t
y
c
h
o
b
i
e
k
t
ó
w
p
o
r
u
s
z
a
n
i
a
s
i
ƒ
Z
a
s
t
o
s
o
w
a
n
i
e
r
o
z
p
o
z
n
a
w
a
n
i
e
r
o
z
p
o
z
n
a
w
a
n
i
e
p
i
e
-
p
i
e
-
r
o
z
p
o
z
n
a
w
a
n
i
e
a
k
c
j
i
o
s
ó
b
d
e
t
e
k
c
j
a
s
z
y
c
h
d
e
t
e
k
c
j
a
s
z
y
c
h
a
k
c
j
i
o
s
ó
b
:
i
l
e
o
s
ó
b
(
r
u
c
h
o
m
y
c
h
o
b
i
e
k
t
ó
w
)
w
j
a
k
i
s
p
o
s
ó
b
d
o
k
o
n
u
j
e
s
i
ƒ
k
l
a
s
y
k
a
c
j
i
p
o
d
s
t
a
w
i
e
s
p
o
s
o
b
u
i
c
h
K
l
a
s
y
k
a
t
o
r
n
e
u
r
o
-
k
l
a
s
t
e
r
y
z
a
c
j
a
n
e
u
r
o
-
k
l
a
s
t
e
r
y
z
a
c
j
a
k
a
s
k
a
d
o
w
y
s
i
e
¢
n
o
w
a
s
i
e
¢
n
o
w
a
M
o
d
e
l
T
A
K
N
I
E
N
I
E
N
I
E
N
I
E
w
y
k
r
y
w
a
n
i
a
l
u
d
z
i
n
a
I
l
o
–
¢
o
s
ó
b
j
e
d
n
a
j
e
d
n
a
j
e
d
n
a
w
i
e
l
e
j
e
d
n
a
W
y
d
z
i
e
l
e
n
i
e
o
d
e
j
m
o
w
a
n
i
e
p
o
l
e
r
u
c
h
u
l
t
r
o
w
a
n
i
e
k
l
a
s
t
e
r
y
z
a
c
j
a
p
o
l
e
r
u
c
h
u
I
l
o
–
¢
K
l
a
s
y
k
a
t
o
r
:
s
y
l
w
e
t
k
i
p
o
t
r
z
e
b
a
k
o
l
o
r
o
w
e
g
o
o
b
r
a
z
u
;
n
i
e
k
t
ó
r
y
c
h
a
l
g
o
r
y
t
m
ó
w
d
o
t
“
a
W
r
a
»
l
i
w
o
–
¢
m
o
d
e
l
c
i
a
“
a
c
z
“
o
w
i
e
k
a
;
n
a
s
k
a
l
ƒ
N
I
E
N
I
E
N
I
E
N
I
E
N
I
E
P
r
o
s
t
o
p
a
d
l
e
P
r
o
s
t
o
p
a
d
l
e
P
r
o
s
t
o
p
a
d
l
e
P
r
o
s
t
o
p
a
d
l
e
P
r
o
s
t
o
p
a
d
l
e
P
o
“
o
»
e
n
i
e
k
a
m
e
r
y
d
o
r
u
c
h
u
d
o
r
u
c
h
u
d
o
r
u
c
h
u
d
o
r
u
c
h
u
d
o
r
u
c
h
u
K
o
l
o
r
:
Z
e
s
t
a
w
i
e
n
i
e
w
y
k
o
r
z
y
s
t
a
n
o
K
o
l
o
r
N
I
E
N
I
E
N
I
E
T
A
K
N
I
E
Z
-
z
m
i
e
n
n
e
;
T
a
b
l
i
c
a
2
.
1
:
T
“
o
S
X
u
,
T
s
u
j
i
[
7
]
S
S
Z
S
M
o
d
e
l
:
c
z
y
N
e
l
s
o
n
[
1
3
]
A
l
g
o
r
y
t
m
B
o
y
d
[
1
0
]
S
n
o
w
[
1
2
]
H
e
i
s
e
l
e
,
W
o
h
l
e
r
[
2
]
S
-
s
t
a
t
y
c
z
n
e
,
P
o
l
a
n
a
,
G
u
o
,
L
i
t
t
l
e
,
V
i
o
l
a
,
J
o
n
e
s
,
s
c
e
n
i
e
;
T
“
o
:
n
a
Plik z chomika:
a_ziomek
Inne pliki z tego folderu:
Badanie własności napędów elektrycznych stosowanych w robotyce.pdf
(5106 KB)
Analiza sterowania serwerem mediów z wykorzystaniem protokołu SIP w sieciach typu V2OIP.PDF
(1603 KB)
Analiza korespondencji i jej zastosowania w naukach społecznych.PDF
(1188 KB)
Fotografia bez światła.PDF
(5060 KB)
Implementacja algorytmów sterowania osi robota.PDF
(3788 KB)
Inne foldery tego chomika:
----------------------------------- ▫►Przepisy kulinarne
■ P90x2 Deluxe
►Leczenie głodem
●KURS PHOTOSHOP
●Wiem co Jem
Zgłoś jeśli
naruszono regulamin