RU2461067C1 - Method of detecting moving objects - Google Patents
Method of detecting moving objects Download PDFInfo
- Publication number
- RU2461067C1 RU2461067C1 RU2011117916/08A RU2011117916A RU2461067C1 RU 2461067 C1 RU2461067 C1 RU 2461067C1 RU 2011117916/08 A RU2011117916/08 A RU 2011117916/08A RU 2011117916 A RU2011117916 A RU 2011117916A RU 2461067 C1 RU2461067 C1 RU 2461067C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- frames
- differences
- frequency characteristics
- frame
- determined
- Prior art date
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области телевизионно-вычислительной техники и может быть использовано при построении интеллектуальных систем технического зрения для автоматического обнаружения и регистрации параметров движения объектов.The invention relates to the field of television and computer technology and can be used in the construction of intelligent systems of technical vision for the automatic detection and registration of motion parameters of objects.
Известен способ обнаружения движения объектов на цифровом изображении, основанный на анализе межкадровой разности (К.Фу, Р.Гонсалес, К.Ли. Робототехника. М.: Мир, 1989 г. с.423-426). Он заключается в определении изменений между двумя кадрами изображения, один из которых, имеющий стационарные компоненты, содержит эталонный объект, и в последующей пороговой обработке полученной разности, в результате которой выделяются пиксели изображения движущегося объекта. По полученному сегментированному изображению можно определить местонахождение и параметры движения объекта. Он предполагает определение движения объекта относительно неподвижного фона при хорошем освещении (низком уровне шума).A known method of detecting the movement of objects in a digital image, based on the analysis of the difference between frames (K. Fu, R. Gonzalez, K. Lee Robotekhnika. M: Mir, 1989, p. 423-426). It consists in determining the changes between two image frames, one of which having stationary components, contains a reference object, and in the subsequent threshold processing of the obtained difference, as a result of which the image pixels of a moving object are extracted. Using the received segmented image, you can determine the location and motion parameters of the object. It involves the determination of the movement of an object relative to a fixed background in good light (low noise).
Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу является определение движения объекта на основе межкадровых разностей частотных характеристик (Богословский А.В., Жигулина И.В., Копылов О.Е., Яковлев В.А. Определение параметров движения объекта по изображению на основе межкадровых разностей частотных характеристик // Радиотехника, 2010, №5). Он заключается в измерении частотных характеристик изображения по строкам и столбцам и дальнейшем определении их разностей. Недостатком данного способа является низкая вероятность автоматического обнаружения движения объекта в случаях высокого уровня шумов, например при низкой освещенности, малых размерах или низком контрасте движущегося объекта.The closest in technical essence to the claimed method is to determine the movement of an object based on interframe differences in frequency characteristics (Bogoslovsky A.V., Zhigulina I.V., Kopylov O.E., Yakovlev V.A. Determining the parameters of the movement of an object from an image based on interframe differences of frequency characteristics // Radio engineering, 2010, No. 5). It consists in measuring the frequency characteristics of the image in rows and columns and further determining their differences. The disadvantage of this method is the low probability of automatically detecting the movement of the object in cases of high noise, for example, in low light, small size or low contrast of a moving object.
Техническим результатом предлагаемого способа является повышение эффективности автоматического обнаружения движущихся объектов и определения параметров их движения в условиях низкой освещенности, в том числе малоконтрастных и малоразмерных объектов на сложном неоднородном фоне.The technical result of the proposed method is to increase the efficiency of automatic detection of moving objects and determine their motion parameters in low light conditions, including low-contrast and small-sized objects on a complex inhomogeneous background.
Указанный технический результат достигается тем, что из первого кадра формируются два кадра, в одном из них принудительно обнуляются последние или первые пиксели в строках и столбцах, другой кадр формируется из первого без изменений; из второго кадра таким же образом формируются тоже два кадра; разность частотных характеристик определяется для одинаково сформированных кадров, находится разность полученных разностей; определяются экстремальные значения полученных двойных разностей; затем из тех же первого и второго кадров формируются по два новых кадра, но количество обнуленных пикселей увеличено на один в каждой строке и столбце по сравнению с ранее сформированными кадрами; для вновь сформированных кадров также находят экстремальные значения двойных разностей частотных характеристик и сравнивают их с ранее полученными; эти действия повторяют до тех пор, пока не будут определены наибольшее и наименьшее значения полученных двойных разностей, по ним определяют движущийся объект.The specified technical result is achieved in that two frames are formed from the first frame, in one of them the last or first pixels in the rows and columns are forcibly reset, the other frame is formed from the first without changes; two frames are also formed from the second frame in the same way; the difference in frequency characteristics is determined for identically formed frames, the difference of the obtained differences is found; the extreme values of the resulting double differences are determined; then two new frames are formed from the same first and second frames, but the number of zeroed pixels is increased by one in each row and column compared to previously generated frames; for newly formed frames, extreme values of double differences of frequency characteristics are also found and compared with previously obtained ones; these actions are repeated until the largest and smallest values of the resulting double differences are determined, they determine the moving object.
Сущность предлагаемого способа заключается в следующем:The essence of the proposed method is as follows:
в обнаружении движущихся объектов по видеопоследовательности при помощи двойных разностей частотных характеристик, определенных из соответствующих разностей двух кадров изображения, взятых с последовательным увеличением количества обнуленных пикселей на один.in detecting moving objects in a video sequence using double differences in frequency characteristics, determined from the corresponding differences of two image frames taken with a sequential increase in the number of zeroed pixels by one.
Способ может быть реализован следующей последовательностью действий:The method can be implemented by the following sequence of actions:
- в базу данных (память) вводится два кадра видеопоследовательности, происходит выборка по строкам и столбцам (см. Андреев А.Л. Автоматизированные телевизионные системы наблюдения. Часть 1 / СПб.: СПбГУИТМО, 2005, с.14-17);- two frames of a video sequence are entered into the database (memory), and rows and columns are sampled (see A. Andreev, A. Automated television surveillance systems. Part 1 / SPb .: SPbGUITMO, 2005, pp. 14-17);
- из первого и второго кадра формируются кадры с обнуленными пикселями яркости, на первом шаге обнуляется по одному пикселю;- frames with zeroed brightness pixels are formed from the first and second frames; at the first step, one pixel is zeroed;
- далее измеряются частотные характеристики для первого и второго кадра без обнуления (Богословский А.В., Жигулина И.В. Использование фазочастотных пространственных характеристик для оценки движения // Успехи современной радиоэлектроники, 2009, №11);- then the frequency characteristics are measured for the first and second frames without zeroing (Bogoslovsky A.V., Zhigulina I.V. Use of phase-frequency spatial characteristics to evaluate motion // Uspekhi Sovremennogo Radioelectronics, 2009, No. 11);
- измеряются частотные характеристики для первого и второго кадра с обнулением;- frequency characteristics are measured for the first and second frames with zeroing;
- определяется разность частотных характеристик для первого и второго кадра без обнуления;- the difference in frequency characteristics for the first and second frame without zeroing is determined;
- определяется разность частотных характеристик для первого и второго кадра с обнулением;- the difference in frequency characteristics for the first and second frame with zeroing is determined;
- определяется разность двух определенных разностей частотных характеристик; и находятся ее экстремальные значения;- the difference of two defined differences in frequency characteristics is determined; and its extreme values are found;
- из первого и второго кадров формируются кадры с увеличенным на один пиксель обнулением;- frames are formed from the first and second frames with a zeroing increased by one pixel;
- измеряют частотные характеристики для кадров с обнуленными двумя пикселями;- measure the frequency response for frames with zeroed two pixels;
- определяют разность частотных характеристик для кадров с обнуленными двумя пикселями;- determine the difference in frequency characteristics for frames with zeroed two pixels;
- определяется разность двух определенных разностей частотных характеристик: для кадров с двумя обнуленными пикселями и для кадров с одним обнуленным пикселем; и находятся ее экстремальные значения;- the difference between two defined differences in frequency characteristics is determined: for frames with two zeroed pixels and for frames with one zeroed pixel; and its extreme values are found;
- процедуру последовательного обнуления нахождения разностей частотных характеристик и двойных разностей частотных характеристик повторяют до тех пор, пока не определят из экстремальных полученных значений наибольшее и наименьшее;- the procedure for successively zeroing the finding of differences in frequency characteristics and double differences in frequency characteristics is repeated until the largest and smallest are determined from the extreme values obtained;
- по наибольшему и наименьшему значениям двойной разности определяют местоположение движущегося объекта.- the largest and smallest values of the double difference determine the location of a moving object.
Способ может быть реализован, например, с помощью устройства, структурная схема которого, представлена на фигуре 1, где обозначены:The method can be implemented, for example, using a device whose structural diagram is presented in figure 1, where are indicated:
1 - датчик изображения;1 - image sensor;
2 - блок памяти;2 - memory block;
3-1 - блок выборки по строкам;3-1 - block selection by rows;
3-2 - блок выборки по столбцам;3-2 - block sampling by columns;
4-1 - блок памяти по строкам;4-1 - memory block in rows;
4-2 - блок памяти по столбцам;4-2 - a block of memory in columns;
5-1 - блок обнуления по строкам;5-1 - block zeroing in rows;
5-2 - блок обнуления по столбцам;5-2 - block zeroing in columns;
6-1 - блок измерения частотных характеристик с памятью;6-1 - unit for measuring frequency characteristics with memory;
6-2 - блок измерения частотных характеристик с памятью;6-2 - unit for measuring frequency characteristics with memory;
7-1 - блок алгебраического суммирования по строкам;7-1 - block algebraic summation in rows;
7-2 - блок алгебраического суммирования по столбцам;7-2 - block algebraic summation over columns;
8-1 - блок накопления и сравнения;8-1 - block accumulation and comparison;
8-2 - блок накопления и сравнения.8-2 - accumulation and comparison unit.
Устройство функционирует следующим образом: оптический сигнал, отраженный от сцены, преобразуется в цифровую форму в датчике изображения 1, два последовательных кадра в виде распределении яркости сохраняются в блоке памяти 2, далее осуществляется выборка, из памяти кадров по строкам блоком выборки по строкам 3-1 и по столбцам в блоке выборки по столбцам 3-2, выбранные строки соседних кадров сохраняются в блоке памяти по строкам 4-1, выбранные столбцы соседних кадров сохраняются в блоке памяти 4-2, строки последовательно обнуляются в блоке обнуления строк 5-1, столбцы обнуляются в 5-2 блоке обнуления по столбцам, далее строки подаются в блок измерения частотных характеристик с памятью по строкам 6-1, столбцы подаются в блок измерения частотных характеристик с памятью по столбцам 6-2, где измеряются частотные характеристики для строк и столбцов соответственно, далее в блоке алгебраического суммирования по строкам 7-1 определяются двойные разности частотных характеристик, в блоке 7-2 определяются двойные разности частотных характеристик для столбцов, значения двойных разностей для строк поступают в блок накопления и сравнения 8-1, в котором происходит накопление и определение минимального и максимального значения двойной разности частотных характеристик, по которым определяется наличие движущегося объекта по горизонтали, аналогично, в блоке накопления и сравнения 8-2 для столбцов.The device operates as follows: the optical signal reflected from the scene is converted to digital form in the image sensor 1, two consecutive frames in the form of a brightness distribution are stored in memory unit 2, then the selection is made from the frame memory in rows by a sampling block in rows 3-1 and in columns in the selection block in columns 3-2, the selected rows of adjacent frames are stored in the memory block in rows 4-1, the selected columns of neighboring frames are stored in the memory block 4-2, the rows are subsequently reset to zero in the block zero the rows are 5-1, the columns are reset to 5-2 in the column zeroing block, then the rows are fed into the frequency response measuring unit with memory in rows 6-1, the columns are fed into the frequency response measuring unit with memory in columns 6-2, where frequency characteristics for rows and columns, respectively, then in the algebraic summation block, lines 7-1 define double differences of frequency characteristics, in block 7-2 determine double differences of frequency characteristics for columns, values of double differences for pages OK enter the accumulation and comparison unit 8-1, in which the minimum and maximum values of the double difference of the frequency characteristics are accumulated and determined, which determine the presence of a moving object horizontally, similarly, in the accumulation and comparison unit 8-2 for columns.
Применение данного способа позволит повысить вероятность правильного обнаружения движения объектов автоматически (системой технического зрения) по последовательности цифровых изображений, обладающих сложным неоднородным фоном в условиях высокого уровня шумов.The application of this method will increase the likelihood of correct detection of the movement of objects automatically (by a technical vision system) by a sequence of digital images that have a complex inhomogeneous background under conditions of a high noise level.
Проведенный заявителями анализ уровня техники, включающий поиск по патентным и научно-техническим источникам информации и выявлению источников, содержащих сведения об аналогах изобретения, позволил установить, что заявители не обнаружили аналогов, характеризующихся признаками, тождественными всем существенным признакам изобретения.The analysis of the prior art by the applicants, including a search by patent and scientific and technical sources of information and identification of sources containing information about analogues of the invention, allowed us to establish that the applicants did not find analogues that are characterized by features identical to all the essential features of the invention.
Следовательно, заявленное изобретение "Способ обнаружения движущихся объектов" соответствует критерию «новизна».Therefore, the claimed invention "A method for detecting moving objects" meets the criterion of "novelty."
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011117916/08A RU2461067C1 (en) | 2011-05-04 | 2011-05-04 | Method of detecting moving objects |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011117916/08A RU2461067C1 (en) | 2011-05-04 | 2011-05-04 | Method of detecting moving objects |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2461067C1 true RU2461067C1 (en) | 2012-09-10 |
Family
ID=46939065
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011117916/08A RU2461067C1 (en) | 2011-05-04 | 2011-05-04 | Method of detecting moving objects |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2461067C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110298410A (en) * | 2019-07-04 | 2019-10-01 | 北京维联众诚科技有限公司 | Weak target detection method and device in soft image based on deep learning |
| CN113052138A (en) * | 2021-04-25 | 2021-06-29 | 广海艺术科创(深圳)有限公司 | Intelligent contrast correction method for dance and movement actions |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0802426B1 (en) * | 1996-04-19 | 2001-11-14 | Raytheon Company | Moving object and transient event detection using rotation strip aperture image measurements |
| RU2370780C1 (en) * | 2008-07-25 | 2009-10-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тамбовское высшее военное авиационное инженерное училище радиоэлектроники (военный институт) | Method of measuring energy spectrum parametres of two-dimensional signal |
| RU2395787C2 (en) * | 2008-05-19 | 2010-07-27 | Государственный Научный Центр России "Государственное Научное Учреждение "Центральный Научно-Исследовательский И Опытно-Конструкторский Институт Робототехники И Технической Кибернетики"(Цнии Ртк) | Method of detecting objects |
| RU2408160C1 (en) * | 2009-08-10 | 2010-12-27 | Зао "Ниир-Ком" | Method for finding vectors of part movement in dynamic images and device for its realisation |
-
2011
- 2011-05-04 RU RU2011117916/08A patent/RU2461067C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0802426B1 (en) * | 1996-04-19 | 2001-11-14 | Raytheon Company | Moving object and transient event detection using rotation strip aperture image measurements |
| RU2395787C2 (en) * | 2008-05-19 | 2010-07-27 | Государственный Научный Центр России "Государственное Научное Учреждение "Центральный Научно-Исследовательский И Опытно-Конструкторский Институт Робототехники И Технической Кибернетики"(Цнии Ртк) | Method of detecting objects |
| RU2370780C1 (en) * | 2008-07-25 | 2009-10-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тамбовское высшее военное авиационное инженерное училище радиоэлектроники (военный институт) | Method of measuring energy spectrum parametres of two-dimensional signal |
| RU2408160C1 (en) * | 2009-08-10 | 2010-12-27 | Зао "Ниир-Ком" | Method for finding vectors of part movement in dynamic images and device for its realisation |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110298410A (en) * | 2019-07-04 | 2019-10-01 | 北京维联众诚科技有限公司 | Weak target detection method and device in soft image based on deep learning |
| CN113052138A (en) * | 2021-04-25 | 2021-06-29 | 广海艺术科创(深圳)有限公司 | Intelligent contrast correction method for dance and movement actions |
| CN113052138B (en) * | 2021-04-25 | 2024-03-15 | 广海艺术科创(深圳)有限公司 | Intelligent contrast correction method for dance and movement actions |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2607774C2 (en) | Control method in image capture system, control apparatus and computer-readable storage medium | |
| Golightly et al. | Corner detection and matching for visual tracking during power line inspection | |
| KR101336139B1 (en) | System and method for motion estimating using depth camera | |
| US10346685B2 (en) | System and method for detecting and tracking a moving object | |
| CN104685513A (en) | Feature based high resolution motion estimation from low resolution images captured using an array source | |
| US20190258852A1 (en) | Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and program | |
| JPH0620243B2 (en) | Image processing system | |
| JP2008045974A (en) | Object-detecting apparatus | |
| CN109461173B (en) | Rapid corner detection method for time domain vision sensor signal processing | |
| US20190384969A1 (en) | Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and program | |
| CN109711256B (en) | Low-altitude complex background unmanned aerial vehicle target detection method | |
| CN106504274A (en) | A kind of visual tracking method and system based under infrared camera | |
| JP2011210179A (en) | Moving object detection apparatus, method, and program | |
| CN109478329A (en) | Image processing method and device | |
| RU2012151309A (en) | IMAGE PROCESSING DEVICE AND METHOD FOR MANAGING THEM | |
| CN110766715B (en) | Multi-target tracking method combined with single target track | |
| RU2461067C1 (en) | Method of detecting moving objects | |
| US8558891B2 (en) | Method of detecting an object in a scene comprising artifacts | |
| CN104156977A (en) | Point target movement velocity detection method based on multiple linear moveout scanning, extending and sampling | |
| RU2446471C1 (en) | Method for detecting moving objects and determining parameters thereof | |
| CN109643437B (en) | Image processing apparatus, stereo camera apparatus, and image processing method | |
| CN106683113B (en) | Feature point tracking method and device | |
| JP4740755B2 (en) | Monitoring device using images | |
| EP3907721A1 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
| CN1875379A (en) | Object tracking within video images |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20130505 |