Luận văn: Nghiên cứu giải pháp ứng dụng camera giám sát trong an ninh và giao thông

Tìm hiểu luận văn về camera giám sát trong giải pháp an ninh và quản lý giao thông hiện đại. Phân tích ứng dụng công nghệ giám sát thông minh.

• Tác giả: Phan Huy Tùng
• Người hướng dẫn: TS. Tạ Tuấn Anh
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Giải Pháp Ứng Dụng Camera Giám Sát Trong An Ninh Và Giao Thông
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Camera Giám sát trong An ninh và Giao thông

Camera giám sát đã trở thành giải pháp không thể thiếu trong các hệ thống an ninh hiện đại. Luận văn này tập trung vào ứng dụng công nghệ thông tin để nâng cao hiệu quả của các hệ thống giám sát giao thông và an ninh công cộng. Các hệ thống camera giám sát truyền thống đang được nâng cấp với các thuật toán phát hiện chuyển động tiên tiến. Nghiên cứu này được thực hiện tại Đại học Bách Khoa Hà Nội, chuyên ngành Công nghệ thông tin, nhằm cung cấp những giải pháp thực tiễn cho các tổ chức quản lý giao thông và an ninh. Mục tiêu chính là tối ưu hóa khả năng phát hiện, theo dõi và cảnh báo các vi phạm trong thời gian thực.

1.1. Khái niệm hệ thống Camera giám sát truyền thống

Hệ thống camera giám sát truyền thống bao gồm các thành phần chính: camera ghi hình, phòng điều khiển và hệ thống lưu trữ dữ liệu. Các hệ thống này cần xử lý hình ảnh thời gian thực để phát hiện các sự cố. Tuy nhiên, phương pháp thủ công có hiệu suất thấp và dễ xảy ra sai sót do yếu tố con người.

1.2. Tầm quan trọng của công nghệ xử lý hình ảnh

Công nghệ xử lý hình ảnh số và trí tuệ nhân tạo cho phép tự động phát hiện các bất thường. Phát hiện chuyển động, theo dõi đối tượng và nhận dạng các vi phạm có thể được thực hiện tự động, giảm chi phí nhân sự và nâng cao độ chính xác.

II. Các thuật toán phát hiện chuyển động trong Camera giám sát

Phát hiện chuyển động là nền tảng của bất kỳ hệ thống giám sát thông minh nào. Luận văn nghiên cứu ba phương pháp chính: trừ frame, trung bình liên tục và mô hình Gaussian Mixture Model (GMM). Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng khi áp dụng trong các môi trường khác nhau. Giải thuật trừ frame đơn giản nhưng nhạy cảm với ngưỡng. Phương pháp trung bình liên tục tốt hơn trong các tình huống có ánh sáng thay đổi. GMM cung cấp độ chính xác cao nhất nhưng yêu cầu tính toán lớn. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và điều kiện môi trường.

2.1. Giải thuật trừ Frame Frame Differencing

Giải thuật trừ frame so sánh các khung hình liên tiếp để phát hiện sự thay đổi. Ưu điểm là tốc độ xử lý nhanh, nhưng dễ bị nhiễu và nhạy cảm với ngưỡng. Phương pháp này phù hợp cho các ứng dụng đơn giản không yêu cầu độ chính xác cao.

2.2. Phương pháp Trung bình liên tục Running Average

Trung bình liên tục xây dựng mô hình nền động bằng cách cập nhật giá trị trung bình liên tục. Phương pháp này thích ứng tốt hơn với các thay đổi ánh sáng từng. Nó cung cấp kết quả tốt trong điều kiện ánh sáng không ổn định.

2.3. Mô hình Gaussian Mixture Model GMM

GMM là phương pháp tiên tiến nhất, mô hình hóa mỗi pixel bằng một hỗn hợp các phân phối Gaussian. Cho phép phát hiện chuyển động chính xác hơn trong các môi trường phức tạp, nhưng đòi hỏi tài nguyên tính toán cao hơn.

III. Ứng dụng Camera giám sát trong An ninh Công cộng

Camera giám sát đóng vai trò quan trọng trong bảo đảm an ninh công cộng và phòng chống tội phạm. Luận văn đề xuất các chức năng chính: phát hiện người lạ, phát hiện vùng cảnh báo, và theo dõi đối tượng. Hệ thống được thiết kế để cảnh báo tự động khi phát hiện sự bất thường. Phát hiện quên đỏ (abandoned object detection) giúp phát hiện các vật bị bỏ lại. People tracking theo dõi chuyển động của từng cá nhân qua nhiều frame. Các chức năng này được tích hợp trong một nền tảng thống nhất với giao diện điều khiển trực quan. Hệ thống có khả năng ghi lại và lưu trữ các sự kiện để phục vụ cho quá trình điều tra sau này.

3.1. Phát hiện người xâm nhập và vùng cảnh báo

Phát hiện người xâm nhập giúp xác định các đối tượng không được phép vào vùng cảnh báo. Hệ thống sử dụng blob detection để xác định đối tượng và so sánh với các vùng hạn chế. Khi phát hiện vi phạm, hệ thống phát ra cảnh báo tự động cho nhân viên bảo vệ.

3.2. Theo dõi và nhận dạng đối tượng Object Tracking

Object tracking sử dụng thuật toán gán nhãn động để theo dõi từng đối tượng qua thời gian. Phương pháp tính khoảng cách giữa các blob để xác định đối tượng nào tiếp tục chuyển động. Xử lý các trường hợp đặc biệt khi các đối tượng tách ra hoặc bị che khuất.

3.3. Phát hiện vật bị bỏ lại Abandoned Object Detection

Phát hiện quên đỏ xác định các vật bị bỏ lại trong khu vực giám sát. Hệ thống theo dõi các blob không di chuyển trong một khoảng thời gian nhất định. Khi phát hiện, cảnh báo được gửi đến người quản lý để xử lý kịp thời.

IV. Ứng dụng Camera giám sát trong Quản lý Giao thông

Camera giám sát giao thông cung cấp những giải pháp hiệu quả cho quản lý lưu thông và phát hiện vi phạm. Luận văn tập trung vào ba chức năng chính: đếm xe cộ, xác định thông số phương tiện, và cảnh báo vi phạm giao thông. Đếm người và xe giúp phân tích dòng lưu thông và lập kế hoạch điều tiết giao thông. Xác định thông số phương tiện như loại xe, màu sắc, kích thước hỗ trợ xác định và theo dõi phương tiện. Cảnh báo vi phạm bao gồm phát hiện vượt đèn đỏ, vượt tốc độ, và đỗ xe sai vị trí. Hệ thống tích hợp với trung tâm điều khiển giao thông để cung cấp thông tin thời gian thực.

4.1. Đếm người và phương tiện People and Vehicle Counting

Đệm người được thực hiện bằng cách theo dõi từng blob qua các đường demarcation được định sẵn. Đếm phương tiện sử dụng kỹ thuật tương tự nhưng với tiêu chí nhận dạng khác. Dữ liệu này hỗ trợ phân tích mật độ giao thông và lập chiến lược điều tiết.

4.2. Xác định thông số phương tiện Vehicle Parameter Detection

Xác định thông số phương tiện bao gồm nhận dạng loại xe (ô tô, xe máy, xe tải), màu sắc, và kích thước. Hệ thống sử dụng histogram màu sắc và đặc trưng hình dạng để phân loại. Thông tin này giúp trong việc truy tìm phương tiện vi phạm.

4.3. Cảnh báo vi phạm giao thông Traffic Violation Alert

Cảnh báo vi phạm phát hiện các hành động vi phạm như vượt đèn đỏ, chạy quá tốc độ, và đỗ xe không hợp lệ. Hệ thống tự động ghi hình sự việc vi phạm để cung cấp bằng chứng. Tích hợp với hệ thống đèn giao thông để kiểm soát giao thông hiệu quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BO GIAO DUC VA DAO TAO TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOI Phan Huy Tùng NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG CAMERA GIÁM SÁT TRONG AN NINH VÀ GIAO THÔNG Chuyên ngành : Công nghệ thông tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. Tạ Tuấn Anh Hà Nội - 2011 LỜI CẮM ƠN Sau hơn 6 năm học lập và rèn luyện lại trường Đại học Bách Khoa Hà Nôi, đến nay em đã hoàn thành chương trình họce tập và luân văn tốt nghiệp Thac sĩ khoa học chuyên ngành Công nghệ thông tin. Đề có được những kết quả khiêm tồn ngày hôm nay, em xin tran trọng cảm om: + Han giám hiệu nhà trường đã quan tâm, tạo điều kiện thuận lợi cho chúng em học tập và rèn luyện tốt. + Các Thấy, Cô trong viện Công nghệ hông tin và truyền hông đã lận tâm giảng đạy, truyền đạt những kiến thức nên tảng là hành trang quý báu để chúng em bước vào đời.

Km xin dic biệt hày tô lòng kính trọng và biết ơn chân thành đến Thấy giáo, Tiên si Ta Tuan Anh, người đã trực tiếp hưởng dẫn tận tình và tạo mọi điều kiện giúp em hoàn thành được luận văn tỏi nghiệp này. Em xin cảm ơn Thấy. Em cũng xin được đặc biệt cam ở đến các anh, chi ding nghiệp tại công ty CadPro da tao điều kiện, giúp đỡ em trong thời gian vừa qua. Đảng thời, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến : + Hạn Nguyễn Danh Thắng, người đã nhiệt tình tham gia, giúp đỡ để tạo bộ đữ liệu mẫu.

+ Ban Vũ Mạnh Thiên, người đã có những gốp quý báu trong quá trình thực hiện các nghiên cửu. Cuối cùng, tôi xin được gửi lời câm ơn dén gia dình và bạn bè, những người dã nôn ở bên, đông viên và khích lẻ tôi trong suốt chăng đường học tập đã qua. Hà Nội, ngày 10, tháng 11, năm 2011 Pheankuy Ting DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ TRONG LUẬN VĂN linh 1: Mô hình hệ thống camera giám sát truyền thống. Hình 2: Phòng điền khiển hệ thông camura giám sắt Hình 3: Sơ đồ quy trình thực hiện của hệ thông camera gidm sil Tĩỉnh 4: Sơ đồ chung cho giải thuật phát hiện chuyển động.

Hình 5: Minh họa nhược điểm nhạy với ngưỡng của phương pháp wr frame. Hình 6: Phương pháp xác định ngưỡng động, Hình 7: Minh họa phương, pháp trộn gaussiani. Hình 8: Minh họa quỹ đạo địch trung vị trong không gián dữ liệu 1Hỉnh 9: So sánh giữa KDH(trên) và SKDA(dưới). Hình 10: Minh họa cách xây dựng một eodebook Hình 11:Minh họa sự thay đôi giá trị gủa đường cáo điểm anh.

Hình 12: Codebook mẫu. ccec Hình 13: So sánh foregromd thu được từtrphoơng hip ccodebook vaa phương php trung bình. - 33 Hình 14: Kết quá thực nghiệm của Foyama, K et al với một số phương pháp trong các môi trường khác nhau. Hình 15: Mô hình tổng quan của giải thuật tracking 11ỉnh 16: Gán LD cho các blob dựa vào tập các traek hiện thời.

Hình 17: Cách tính khoảng cách giữa các blob, Hình 18: Ma trận khoảng cách giữn cáo blobs và các racks Hình 19: Các trường hợp ứng với từng blob,. seo Hình 20: hai trường hợp khi biob bị tách Hình 21: Minh họa hai dối tượng đụng độ rau. Hình 22: Sơ để giải thuật trử frame. Hình 23: Se đỗ giải thuật trung bình liên tục MỤC LỤC DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ KÝ HIỆU VIẾT TẤT.

cones DANH MỤC CAC HINH VE TRONG LUAN VAN .cssssssssssssssessssnsssseesssnsee 7 MO DAU. _ Chương ] CƠ - SỐ1Ÿ THUYỀT. 1A, TOA điểN“guannoidtdttsielagniedagi MEMBER RROD 13 k2 hát hiện chuyên động.1 Các vẫn đề của bài toán. See mẽ TH".2 Các phương pháp cơ bản.

Các phường pháp nâng eñG. So sánh và đánh giá các phương pháp. 14 Kếtchương Chương 2 - ỨNG DỤNG CAMERA GIÁM SÁT BS tHÄTnỆN pHUYNỄN DONG csceasiseens SNAG ERG ESSN rn 4I 21 Tổng quan.2 Giai thuat phat hién chuyén déng .21 Giải thuật trừ frame.2 __ Giải thuật trung bình liên tue.43 Thực nghiệm: vòng từảo. Kết dua thự HgHÌỆH:¡iocossienooeniiiniaiaiseseasosassa-uaosacu,SỐ 24 Kếtchương.628163ua13803t0/G14g58Lcu341uiNiMlcisd23.10g84 57 Chuong 3 - UNG DUNG CAMERA GIAM SAT TRONG 'TRONGHE THONG 3.

32 Các cena hệ ihe daztvgữ "` subscnweawenesecnoaeEe .62 Hình 49 Kêt quả thực nghiệm chic nang phat. hién vugl rio, phat hién nguti vue Sơ đỗ giải thuật phát hiện quên đỏ Hiuh St So sánh Object mask va SOM. Hinh 52: Kết quá thực nghiệm của chức năng phat hién quén dé. Tinh 53 Dự đoán vị trí mới của đối tuong trong frame kế tiếp.

Hình 54: Sự tương déng gitia hai histogram. Hình 5Š Kết quá thực nghiệm chức năng poeple tracking, Trinh 56: Sơ đỗ giải thuật đếm người. Sơ đỗ giải thuật xác định thông số của phương tiện tham gia giao thông,. 82 Linh 58 Sơ để giải thuật tổng quát của các ứng dụng cảnh báo vị phạm.

84 DANH MUC CAC THUAT NGU VA KY HIEU VIET TAT BG Background — nén 2 |FG Foreground — tién canh 3 | KDE Kernel Density Estimators 4 | MDP Motion Detection Problem Š |MM Motion mask 6 |MVC ‘Mau thiét ké Model-view-controller 7 |OM Object mask 8 | ROI Region of interest 9 |Fps frame per second 10 | Frame Khung anh Hình 49 Kêt quả thực nghiệm chic nang phat. hién vugl rio, phat hién nguti vue Sơ đỗ giải thuật phát hiện quên đỏ Hiuh St So sánh Object mask va SOM. Hinh 52: Kết quá thực nghiệm của chức năng phat hién quén dé. Tinh 53 Dự đoán vị trí mới của đối tuong trong frame kế tiếp.

Hình 54: Sự tương déng gitia hai histogram. Hình 5Š Kết quá thực nghiệm chức năng poeple tracking, Trinh 56: Sơ đỗ giải thuật đếm người. Sơ đỗ giải thuật xác định thông số của phương tiện tham gia giao thông,. 82 Linh 58 Sơ để giải thuật tổng quát của các ứng dụng cảnh báo vị phạm.

84 Hình 24: Mô hình giải thuật lây ngưỡng động: we AS Hình 25: Dạng histogram của Ảnh hiệu. Hình 26: Vị trí các ngưỡng cao và ngưỡng thập. Hình 27: Lượng hỏa hiatogram để xác định cáo cực đại, cực tiểu. 48 Hình 28: Cài dặt vòng từ cảm ứng trong thực tế „1 1ĩinh 29: Mô hình giải thuật vòng từ ão.

„51 Hình 30: Ti hiện trước và sau khi khử nhiều. 32 Hình 31: Kết quá thực nghiệm vòng từ áo. 54 Tĩnh 32: Kết quả của bước set ROI 5s Hình 33: Kết quả tại các bước của giải thuật trừ frame, lan luot ty trén xudng: frame đầu vào, ánh xám, ánh hiệu, motion raask. „56 Hình 34: Mô hình MVC TH 59 Hình 35: Giao điện lựa chọn và điều chính tham số đầu vào.

60 Ilinh 36: Khung anh hiển thị ảnh đầu ra của chức năng dang thye hién. cece OL Hình 37: Sơ đồ giải thuật kiểm tra camera bị che/dịch chuyến. 62 Hình 38: Kết quả thực nghiệm chức rằng kiểm lra camerx. 63 Ilinh 39: Sơ đỗ giải thuật phát hiện kế xâm nhập.

64 Hình 40: Ảnh đầu ra của chức răng phải hiện kẻ xâm nhập ở chế độ verbose. 65 Hình 4L: Kết quả thực nghiệm chức năng phát hiện kế xâm nhập. ves 66 Linh 42; So để giải thuật phát hiện vào vùng cấm. Hình 43: Thực nghiêm chứo năng phát hiện vào vũng cấm, gảnh không vào vùng câm.

Tình 4⁄4: Thực nghiệm chức năng phát hiện vào vùng cắm, cảnh vào vùng cắm. 69 Hình 45: Sơ dỗ giải thuật phát hiện vượt rảo. ¬: Hình 46: Giải thích đầu vào frame. ¬— 270 Tlinh 47: Các vị trí ứng với các thông báo khác nhau trong chức năng phát hiện vượt Tảo 71 linh 48: Kết quá thực nghiệm chức năng phát hiện vượt rào, phốt hiện người tiếp cân hàng rào.

MỤC LỤC DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ KÝ HIỆU VIẾT TẤT. cones DANH MỤC CAC HINH VE TRONG LUAN VAN .cssssssssssssssessssnsssseesssnsee 7 MO DAU. _ Chương ] CƠ - SỐ1Ÿ THUYỀT. 1A, TOA điểN“guannoidtdttsielagniedagi MEMBER RROD 13 k2 hát hiện chuyên động.1 Các vẫn đề của bài toán.

See mẽ TH".2 Các phương pháp cơ bản. Các phường pháp nâng eñG. So sánh và đánh giá các phương pháp. 14 Kếtchương Chương 2 - ỨNG DỤNG CAMERA GIÁM SÁT BS tHÄTnỆN pHUYNỄN DONG csceasiseens SNAG ERG ESSN rn 4I 21 Tổng quan.2 Giai thuat phat hién chuyén déng .21 Giải thuật trừ frame.2 __ Giải thuật trung bình liên tue.43 Thực nghiệm: vòng từảo.

Kết dua thự HgHÌỆH:¡iocossienooeniiiniaiaiseseasosassa-uaosacu,SỐ 24 Kếtchương.628163ua13803t0/G14g58Lcu341uiNiMlcisd23.10g84 57 Chuong 3 - UNG DUNG CAMERA GIAM SAT TRONG 'TRONGHE THONG 3. 32 Các cena hệ ihe daztvgữ "` subscnweawenesecnoaeEe .62 DANH MUC CAC THUAT NGU VA KY HIEU VIET TAT BG Background — nén 2 |FG Foreground — tién canh 3 | KDE Kernel Density Estimators 4 | MDP Motion Detection Problem Š |MM Motion mask 6 |MVC ‘Mau thiét ké Model-view-controller 7 |OM Object mask 8 | ROI Region of interest 9 |Fps frame per second 10 | Frame Khung anh Hình 24: Mô hình giải thuật lây ngưỡng động: we AS Hình 25: Dạng histogram của Ảnh hiệu. Hình 26: Vị trí các ngưỡng cao và ngưỡng thập. Hình 27: Lượng hỏa hiatogram để xác định cáo cực đại, cực tiểu.

48 Hình 28: Cài dặt vòng từ cảm ứng trong thực tế „1 1ĩinh 29: Mô hình giải thuật vòng từ ão. „51 Hình 30: Ti hiện trước và sau khi khử nhiều. 32 Hình 31: Kết quá thực nghiệm vòng từ áo. 54 Tĩnh 32: Kết quả của bước set ROI 5s Hình 33: Kết quả tại các bước của giải thuật trừ frame, lan luot ty trén xudng: frame đầu vào, ánh xám, ánh hiệu, motion raask.

„56 Hình 34: Mô hình MVC TH 59 Hình 35: Giao điện lựa chọn và điều chính tham số đầu vào. 60 Ilinh 36: Khung anh hiển thị ảnh đầu ra của chức năng dang thye hién. cece OL Hình 37: Sơ đồ giải thuật kiểm tra camera bị che/dịch chuyến. 62 Hình 38: Kết quả thực nghiệm chức rằng kiểm lra camerx.

63 Ilinh 39: Sơ đỗ giải thuật phát hiện kế xâm nhập. 64 Hình 40: Ảnh đầu ra của chức răng phải hiện kẻ xâm nhập ở chế độ verbose. 65 Hình 4L: Kết quả thực nghiệm chức năng phát hiện kế xâm nhập. ves 66 Linh 42; So để giải thuật phát hiện vào vùng cấm.

Hình 43: Thực nghiêm chứo năng phát hiện vào vũng cấm, gảnh không vào vùng câm. Tình 4⁄4: Thực nghiệm chức năng phát hiện vào vùng cắm, cảnh vào vùng cắm. 69 Hình 45: Sơ dỗ giải thuật phát hiện vượt rảo. ¬: Hình 46: Giải thích đầu vào frame.

¬— 270 Tlinh 47: Các vị trí ứng với các thông báo khác nhau trong chức năng phát hiện vượt Tảo 71 linh 48: Kết quá thực nghiệm chức năng phát hiện vượt rào, phốt hiện người tiếp cân hàng rào. MO DAU Muc dich va ly do chon dé tai Ngày nay, với sự bùng nỗ mạnh mẽ, ngành công nghệ thông tin đã có những. đóng góp quan trọng trong việc thúc đây đất nước phát triển, hỏa vào củng thành. công chung trong sự nghiệp công nghiệp hỏa hiện đại hóa đất nước.